Elucidation of anti-human melanoma and anti-aging mechanisms of compounds from green seaweed Caulerpa racemosa
Notice bibliographique
Résumé
Human melanoma is linked with aging-related disorders, prompting interest in the development of functional foods derived from natural ingredients to mitigate its incidence. Molecules in green seaweeds such as Caulerpa racemosa can serve this purpose due to their anti-tumor and anti-inflammatory properties. A previous work study compounds profiling has been carried out, and in this research the molecular docking studies targeting receptors associated with melanoma (GRP78, IRE1, BRAF) and aging (mTOR, AMPK, SIRT1) identified four promising compound in an extract of C. racemosa. The current study aims to the mechanism of those compounds at a cellular level using the human A375 (BRAF-V600E mutation) and A375 and B16-F10 cell lines. The MTT assay was used to evaluate the potential of GSCRE compounds against A375 and B16-F10 cell lines, with comparisons made to normal HDFa cell lines. Results indicated that compound C2, also known as Caulersin, demonstrated a significantly different ∆G affinity binding score compared to the control drug Dabrafenib. GSCRE crude extract, particularly C2, showed potential in modulating mTOR, AMPK, and SIRT1 pathways and downregulating GRP78, IRE1, and BRAF signaling (p < 0.05). Interestingly, C2 was less effective in suppressing A375 and B16-F10 cell lines (LD50 C2 < LD50 Dabrafenib/control), with its LD50 value nearly matching that of the Trametinib control in B16-F10 cell lines. Consequently, GSCRE, especially C2 or Caulersin, shows promise as a new molecule for developing functional foods to combat aging and human melanoma. However, further in vivo studies and clinical trials are necessary to confirm these findings.
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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) | 0,002 | 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 ».