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Enregistrement W4396531586 · doi:10.32768/abc.2024112159-171

Acquisition of Doxorubicin Resistance Induces Breast Cancer Cell Migration and Epithelial-Mesenchymal Transition that are Reversed by Shikonin-Metformin Synergy

2024· article· en· W4396531586 sur OpenAlexaff
Atlas Keshandehghan, Abolfazl Rostamian Tabari, Yasin Panahi, Mossa Gardaneh

Notice bibliographique

RevueArchives of Breast Cancer · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiqueBioactive Compounds and Antitumor Agents
Établissements canadiensGenome Canada
Organismes subventionnairesNational Institute for Genetic Engineering and Biotechnology
Mots-clésMetforminDoxorubicinEpithelial–mesenchymal transitionBreast cancerMCF-7Cancer researchChemistryDrug resistanceMesenchymal stem cellCellCancerHuman breastMedicinePharmacologyInternal medicineBiologyChemotherapyBiochemistryMetastasisPathologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Drug resistance is a major challenge in cancer chemotherapy. Methods: By adopting an appropriately timed strategy, we generated MCF-7 cell sublines resistant to serial doses of doxorubicin (DOX). Our higher-dose sublines showed more stability in resistance and were, therefore, subjected to further analyses. We tested the consistency of drug resistance by comparing sublines with control groups for growth and migration capacities. Molecular analyses monitored expression changes, CD44/CD24 ratios, and DOX binding to key molecules. The reverting impact of shikonin (SHKN) and metformin (MTFN) on DOX resistance was examined. Results. The resistant sublines grew parallel to or even faster than WT MCF-7 cells and showed a larger and more rounded morphology. The consistency of their drug resistance and invasive potential was demonstrated over time using serial doses of DOX. Real-time PCR revealed upregulation of genes involved in cell growth and survival, drug resistance, migration/invasion, and epithelial-mesenchymal transition and, conversely, downregulation of pro-apoptotic, anti-chemoresistance, and tumor suppressor genes. SHKN-MTFN co-treated resistant cells showed significantly lower CD44/CD24 ratios, less aggressiveness, and reduced survival and migration rates but enhanced apoptosis. SHKN’s affinity to CYP1A and TOP2A demonstrated the importance of these interactions and the compounds’ capacity to compete with DOX. Conclusion: Acquisition of DOX resistance increases tumorigenic properties of cancer cells, whereas synergy between selective anti-tumorigenic compounds re-sensitizes resistant cells by reverting cellular pathways that favor or follow resistance. Our findings suggest that this reversal is supported by competing reactions that deprive DOX of binding to its target molecules.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,802

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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