Synergistic Cytotoxicity of Extracts of Chaga Mushroom and Microalgae against Mammalian Cancer Cells In Vitro
Notice bibliographique
Résumé
Chaga mushroom (Inonotus obliquus) contains bioactive metabolites and has been used to treat various ailments, including cancer. Similarly, marine microalgae are considered a sustainable food supplement with anticancer and antioxidant properties. This study investigated the cytotoxicity of different extracts prepared from I. obliquus and microalgae using cultured human and canine cancer cell lines (MCF-7, HepG2, HOS, D-17, and DH-82). MTS cell viability assay was used to study the cytotoxicity of I. obliquus and microalgae extracts, and a synergy matrix effect was used to study the combined effect of the extracts. Isobologram analysis and the highest single agent synergy model were applied to study and validate the synergy between the extracts from I. obliquus and microalgae. Ethanol-based extraction and supercritical water extract significantly inhibited the growth of various mammalian cancer cells compared to aqueous extracts. Osteosarcoma cells were more susceptible to the supercritical extracts of I. obliquus and chlorophyll-free and sugar-free ethanol extracts of microalgae. A combination of ethanol-based I. obliquus extract and chlorophyll-free microalgae extract resulted in a synergistic interaction with various tested cancer cells. This study provides experimental evidence supporting the potential therapeutic application of I. obliquus and microalgae extracts with a synergistic effect to inhibit the growth of various mammalian cancer cells. Additional in vivo studies are required to fully explore possible therapeutic applications of these unique mixtures to be used in treating cancers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».