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Enregistrement W4392429324 · doi:10.1186/s12860-024-00501-z

Optimizing combination therapy in prostate cancer: mechanistic insights into the synergistic effects of Paclitaxel and Sulforaphane-induced apoptosis

2024· article· en· W4392429324 sur OpenAlexaff
Tito N. Habib, Mohammed O. Altonsy, Salah A. Ghanem, Mohamed Salama, Mai Abd El Hafieth Hosny

Notice bibliographique

RevueBMC Molecular and Cell Biology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenomics, phytochemicals, and oxidative stress
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesScience and Technology Development Fund
Mots-clésLNCaPSulforaphaneApoptosisPaclitaxelViability assayProstate cancerCombination therapyCancer researchFlow cytometryCell growthCell cycleChemistryMTT assayCancerPharmacologyBiologyMolecular biologyMedicineInternal medicineBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Combination therapies in cancer treatment have demonstrated synergistic or additive outcomes while also reducing the development of drug resistance compared to monotherapy. This study explores the potential of combining the chemotherapeutic agent Paclitaxel (PTX) with Sulforaphane (SFN), a natural compound primarily found in cruciferous vegetables, to enhance treatment efficacy in prostate cancer. METHODS: Two prostate cancer cell lines, PC-3 and LNCaP, were treated with varying concentrations of PTX, SFN, and their combination. Cell viability was assessed using the thiazolyl blue tetrazolium bromide (MTT) assay to determine the EC50 values. Western blot analysis was conducted to evaluate the expression of Bax, Bcl2, and Caspase-3 activation proteins in response to individual and combined treatments of PTX and SFN. Fluorescent microscopy was employed to observe morphological changes indicative of apoptotic stress in cell nuclei. Flow cytometry analysis was utilized to assess alterations in cell cycle phases, such as redistribution and arrest. Statistical analyses, including Student's t-tests and one-way analysis of variance with Tukey's correction, were performed to determine significant differences between mono- and combination treatments. RESULTS: The impact of PTX, SFN, and their combination on cell viability reduction was evaluated in a dose-dependent manner. The combined treatment enhanced PTX's effects and decreased the EC50 values of both drugs compared to individual treatments. PTX and SFN treatments differentially regulated the expression of Bax and Bcl2 proteins in PC-3 and LNCaP cell lines, favoring apoptosis over cell survival. Our data indicated that combination therapy significantly increased Bax protein expression and the Bax/Bcl2 ratio compared to PTX or SFN alone. Flow cytometry analysis revealed alterations in cell cycle phases, including S-phase arrest and an increased population of apoptotic cells. Notably, the combination treatments did not have a discernible impact on necrotic cells. Signs of apoptotic cell death were confirmed through Caspase-3 cleavage, and morphological changes in cell nuclei were assessed via western blot and fluorescent microscopy. CONCLUSION: This combination therapy of PTX and SFN has the potential to improve prostate cancer treatment by minimizing side effects while maintaining efficacy. Mechanistic investigations revealed that SFN enhances PTX efficacy by promoting apoptosis, activating caspase-3, inducing nuclear morphology changes, modulating the cell cycle, and altering Bax and Bcl2 protein expression. These findings offer valuable insights into the synergistic effects of PTX and SFN, supporting the optimization of combination therapy and providing efficient therapeutic strategies in preclinical research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,234 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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