Berberine Inhibits Breast Cancer Stem Cell Development and Decreases Inflammation: Involvement of miRNAs and IL-6
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer (BC) is a health concern worldwide and is often accompanied by depressive symptoms in patients. In BC, elevated interleukin-6 (IL-6) levels contribute to an inflammatory signature linked to cancer stem cell (CSC) stemness and depressive behaviors. Bioactive food components, such as berberine (BBR), have preventative effects against BC by targeting CSCs. Objectives: This study aimed to investigate the effects of BBR on breast CSC proliferation, on levels of specific micro (mi)RNAs and IL-6 in vitro and in vivo, and in alleviating depressive-like behaviors in mice with BC. Methods: Mammosphere formation assays were conducted by treating murine 4T1 and human MDA-MB-231 BC cell lines with BBR. qPCR analysis of miRNAs miR-let-7c and miR-34a-5p was performed on 4T1 CSCs exposed to BBR. BBR was administered orally to female BALB/c, followed by injection with mammary carcinoma cells to induce BC. Behavioral tests were conducted to assess depressive-like behaviors. Tumor tissues were collected for ex vivo mammosphere assays, miRNA expression analysis, and IL-6 detection by ELISA. Serum was also collected for IL-6 analysis. Results: > 0.05). However, no significant differences were observed in depressive-like behaviors between control and treatment groups. Conclusions: BBR may have the potential to be used as an "Epi-Natural Compound" to prevent cancer by reducing inflammation and affecting epigenetics.
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 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 ».