Cellular mechanisms mediating the anti-cancer effects of carnosol on gingiva carcinoma
Notice bibliographique
Résumé
Carnosol, a rosemary polyphenol, displays anticancer properties and is suggested as a safer alternative to conventional surgery, radiotherapy, and chemotherapy. Given that its effects on gingiva carcinoma have not yet been investigated, the aim of this study was to explore its anti-tumor selectivity and to unravel its underlying mechanisms of action. Hence, oral tongue and gingiva carcinoma cell lines exposed to carnosol were analyzed to estimate cytotoxicity, cell viability, cell proliferation, and colony formation potential as compared with those of normal cells. Key cell cycle and apoptotic markers were also measured. Finally, cell migration, oxidative stress, and crucial cell signaling pathways were assessed. Selective anti-gingiva carcinoma activity was disclosed. Overall, carnosol mediated colony formation and proliferation suppression in addition to cytotoxicity induction. Cell cycle arrest was highlighted by the disruption of the c-myc oncogene/p53 tumor suppressor balance. Carnosol also increased apoptosis, oxidative stress, and antioxidant activity. On a larger scale, the alteration of cell cycle and apoptotic profiles was also demonstrated by QPCR array. This was most likely achieved by controlling the STAT5, ERK1/2, p38, and NF-ĸB signaling pathways. Lastly, carnosol reduced inflammation and invasion ability by modulating IL-6 and MMP9/TIMP-1 axes. This study establishes a robust foundation, urging extensive inquiry both in vivo and in clinical settings, to substantiate the efficacy of carnosol in managing gingiva carcinoma.
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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 | 0,001 |
| 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 ».