Cannabidiol potentiates p53-driven autophagic cell death in non-small cell lung cancer following DNA damage: a novel synergistic approach beyond canonical pathways
Notice bibliographique
Résumé
The search for more effective and safer cancer therapies has led to an increasing interest in combination treatments that use well-established agents. Here we explore the potential of cannabidiol (CBD), a compound derived from cannabis, to enhance the anticancer effects of etoposide in non-small cell lung cancer (NSCLC). Although CBD is primarily used to manage childhood epilepsy, its broader therapeutic applications are being actively investigated, particularly in oncology. Our results revealed that, among various tested chemotherapeutic drugs, etoposide showed the most significant reduction in NSCLC cell viability when combined with CBD. To understand this synergistic effect, we conducted extensive transcriptomic and proteomic profiling, which showed that the combination of CBD and etoposide upregulated genes associated with autophagic cell death while downregulating key oncogenes known to drive tumor progression. This dual effect on cell death and oncogene suppression was mediated by inactivation of the PI3K-AKT-mTOR signaling pathway, a crucial regulator of cell growth and survival, and was found to be dependent on the p53 status. Interestingly, our analysis revealed that this combination therapy did not rely on traditional cannabinoid receptors or transient receptor potential cation channels, indicating that CBD exerts its anticancer effects through novel, noncanonical mechanisms. The findings suggest that the combination of CBD with etoposide could represent a groundbreaking approach to NSCLC treatment, particularly in cases where conventional therapies fail. By inducing autophagic cell death and inhibiting oncogenic pathways, this therapeutic strategy offers a promising new avenue for enhancing treatment efficacy in NSCLC, especially in tumors with p53 function.
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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 | 0,001 |
| 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 ».