Anticancer Effects of <i>α</i> -Pinene in AGS Gastric Cancer Cells
Notice bibliographique
Résumé
Gastric cancer is the fifth most common cancer globally and the third leading cause of cancer-related mortality. Existing treatment strategies for gastric cancer often present numerous side effects. Consequently, recent studies have shifted toward devising new treatments grounded in safer natural substances. α-Pinene, a natural terpene found in the essential oils of various plants, such as Lavender angustifolia and Satureja myrtifolia, displays antioxidant, antibiotic, and anticancer properties. Yet, its impact on gastric cancer remains unexplored. This research assessed the effects of α-pinene in vitro using a human gastric adenocarcinoma cell-line (AGS) human gastric cancer cells and in vivo via a xenograft mouse model. The survival rate of AGS cells treated with α-pinene was notably lower than that of the control group, as revealed by the 3-(4,5-dimethylthiazol-2-yl)-2,5 diphenyltetrazolium bromide assay. This decline in cell viability was linked to apoptosis, as verified by 4′,6-diamidino-2-phenylindole and annexin V/propidium iodide staining. The α-pinene–treated group exhibited elevated cleaved-poly (ADP-ribose) polymerase and B cell lymphoma 2 (Bcl-2)–associated X (Bax) levels and reduced Bcl-2 levels compared with the control levels. Moreover, α-pinene triggered the activation of extracellular signal-regulated kinase, c-Jun N-terminal kinase, and p38 within the mitogen-activated protein kinase (MAPK) pathway. In the xenograft mouse model, α-pinene induced apoptosis through the MAPK pathway, devoid of toxicity. These findings position α-pinene as a promising natural therapeutic for gastric cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».