Computational development of mushroom-6-glucan/paclitaxel as a synergistic complementary medicine for breast cancer therapy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Breast cancer is chemo-resistant and highly metastatic, often resulting in patient mortality. One of the primary factors contributing to the metastasis and chemotherapy resistance is the presence of cancer stem-like cells. We posited that the natural polysaccharide known as 6-glucans, derived from Pleurotus ostreatus, could effectively counteract the chemotherapy resistance associated with cancer stem-like cells in breast cancer. METHODS: We computationally developed a specific dual combinatorial therapy involving 6-glucans and Paclitaxel (PTX) and tested on preclinical 3D mammosphere human tumor models representing receptor-positive and receptor-negative breast cancer. Using this preclinical 3D spheroid technology, we tested the anti-cancer properties of these predicted treatment combinations on mammospheres containing human breast cancer stem cells. RESULTS: Among the 40 distinct combinations examined, computational prediction revealed that the addition of 2.0 mg/mL of 6-glucans to a low dose of 3.0 µg/mL PTX was the sole combination demonstrating a synergistic effect. This optimized synergistic combination therapy displayed a significant inhibitory impact on human cancer epithelial and stem cell migration, evasion, and colony formation. The inclusion of 6-glucans also augmented apoptosis in both breast cancer cells and stem cells, leading to a six-fold reduction in BrdU labeled cells and an increased arrest of cells in the sub-G0 phase. These effects were mediated through mitochondrial dysfunction and the downregulation of associated oncogenes. CONCLUSION: Our study revealed that the computationally predicted 6-glucans-based binary complementary medicine exhibited sequence- and concentration-dependent anticancer synergistic effects.
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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) | 0,006 | 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.
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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 ».