Methanolic Leaves Extract of Ziziphus spina-christi Inhibits Cell Proliferation and Migration of HER2-Positive Breast Cancer via p38 MAPK Signaling Pathway
Notice bibliographique
Résumé
Human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) is a subtype of breast cancer that is associated with poor prognosis and low survival rates. The discovery of novel anti-cancer agents to manage this subtype of cancer is still needed. Ziziphus spina-christi (ZSC) is a plant species that is native to Qatar. It exerts various biological activities, including cytotoxicity as it contains different essential bioactive constituents, mainly rutin and quercetin. To examine the outcome of ZSC on HER2-positive breast cancer, we standardized the ZSC methanolic leaves extracted by Reverse Phase High-Performance Liquid Chromatography (RP-HPLC) analysis using the flavonoids rutin and quercetin as marker compounds. Here we used two HER2-positive breast cancer cell lines, ZR-75-1 and SK-BR-3, and the chorioallantoic membrane as an angiogenesis model. We found that ZSC extract significantly reduces viability, alters the normal morphological phenotype of HER2-positive breast cancer cells, and inhibits cell migration as well as colony formation; this is accompanied by deregulating different apoptotic markers such as Bax/Bcl-2 and NF-κB in both cell lines. Additionally, ZSC methanolic extract significantly represses the angiogenesis of the chorioallantoic membrane model. Moreover, the molecular pathway investigations pointed out that ZSC extract represses the activity of HER2 and p38 MAPK which could be the main pathways behind the effect of ZSC in HER2-positive cells. Collectively, our results support the potential role of ZSC in the management of HER2-positive breast cancer and form the basis for future investigations.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».