Abstract 521: Anticancer mechanisms of epigallocatechin gallate revealed via cellular and molecular profiling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Epigallocatechin gallate (EGCG) is a polyphenol present in green tea that is known for its anti-oxidant, anti-inflammatory, anti-angiogenic, pro-apoptotic, and anti-cancer properties. However, EGCG has not been systematically evaluated on a large panel of cancer cell lines. We hypothesized that EGCG exhibits varying effects on specific cancer cell genetic backgrounds and types. This study aimed to provide a comprehensive analysis of EGCG on both cell viability and gene expression profiles. Methods: 750 cancer cell lines were cultured and seeded in 1536-well plates for cell viability studies (by the CTD2 Center at the Broad Institute). After 24 h, cells were treated with 16 two-fold serial dilutions of EGCG. After 72 h, cell viability was assayed using CellTiter-Glo. For gene expression profiling (with the Broad Institute and NIH), 8 cell lines were treated with 10 µM EGCG for 6 and 24 h, and transcriptomes were assessed using Affymetrix GeneChip Human Genome U133 Plus 2.0 Arrays. The CMap large-scale transcriptome dataset was used for comparisons. Results: EGCG had the highest potency in the non-Hodgkins B-cell lymphoma cell line DoHH2 (IC50=0.42 µM), the myeloid leukemia cell line Ku812 (IC50=3.76 µM), and the multiple myeloma cell line KMS-28BM (IC50=4.57 µM). Tissue-of-origin analysis showed that EGCG was most potent against lymphoid cancers, and least potent against prostate cancers. Bioinformatics-based analyses found that EGCG-treated cells resembled cells overexpressing CHEK2, DDP4, CBLC, ZNF350, and TRAF6, and cells underexpressing TRIM16. EGCG-induced gene expression resembled lapatinib and sulfasalazine treatment. Conclusions: This study provides a comprehensive examination of the differential impact of EGCG treatment on cancer cells. Subsequent research on the timing and duration of the changes, along with pathway enrichment analyses, will potentially guide the translational potential of EGCG and its chemical analogs in personalized cancer treatment approaches. Citation Format: Aria Panchal, Jacqueline H. Law, Clement Lo, Kenneth W. Yip. Anticancer mechanisms of epigallocatechin gallate revealed via cellular and molecular profiling [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2024; Part 1 (Regular Abstracts); 2024 Apr 5-10; San Diego, CA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2024;84(6_Suppl):Abstract nr 521.
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 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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».