The gold complex auranofin sensitizes platinum resistant epithelial ovarian cancer cells to cisplatin
Notice bibliographique
Résumé
Although numerous drugs have been tested to treat ovarian cancer (OC), survival rates remain low as there has been no major improvement from platinum (Pt)–based therapy and there is a high rate of Pt resistance in these tumors. Following several rounds of chemotherapy, OC cells develop Pt-resistance by increasing DNA repair and antioxidant defense mechanisms. This study aimed to design a treatment to combat recurrent stages of OC by repurposing the anti-rheumatic gold complex auranofin (AF). We demonstrate that AF enhances the efficacy of cisplatin (CDDP) in Pt-resistant epithelial OC (EOC) cells. The drug combination enhanced mitochondrial-dependent apoptosis, PARP cleavage, DNA damage, and ROS overproduction. These results suggest the potential to combine AF with CDDP as a strategy to improve CDDP sensitivity in recurrent EOCs. • Auranofin synergizes with cisplatin in killing epithelial ovarian cancer cells. • Auranofin/cisplatin-mediated toxicity is associated with intrinsic apoptosis. • Auranofin/cisplatin-mediated apoptosis occurs with DNA damage. • Auranofin/cisplatin triggers oxidative stress in ovarian cancer cells.
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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) | 0,001 | 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 ».