Xanthatin nanocrystals exert anti-inflammatory properties against TNFα-primed 2D monolayers and in 3D spheroids of human HT29 colorectal cancer cells
Notice bibliographique
Résumé
Poor water-solubility of emerging new chemotherapeutic drugs lead to low absorption and tissue bioavailability. Improved drug delivery has therefore recently been achieved through the versatile physico-chemical properties of nanocrystals (NCs) in targeted cancer therapies. Here, nanocrystalization was used with xanthatin, a not highly water-soluble natural sesquiterpene lactone compound that possesses anti-tumour properties and which was recently investigated for potential use in the treatment of cancer and autoimmune diseases. Given that tumour-promoting inflammation is a hallmark of colorectal cancer (CRC), and that epidemiological studies associated inflammatory biomarkers to CRC poor prognosis and therapy resistance, the anti-inflammatory properties of xanthatin NCs were assessed in 2D monolayers and in 3D spheroids of a human HT29 CRC cell model. The 3D spheroids being a model recapitulating a cancer stem cells and chemoresistant phenotype. HT29 2D monolayer cell response was first tested against four pro-inflammatory inducers including phorbol-12-myristate-13-acetate, tumour necrosis factor alpha (TNFα), transforming growth factor beta, and Concanavalin A. Of these inducers, HT29 cell response to TNFα resulted in the most elevated expression of cyclooxygenase (COX)-2 which was prevented by commercial xanthatin along with the phosphorylation of the extracellular signal-regulated kinase 1/2 and of IkappaB (IκB). Alteration of 3D spheroids formation and of the inflammatory/immunity transcriptomic signature was also found better altered by xanthatin NCs in comparison to commercial xanthatin and the isolated molecule. Collectively, our data indicate that xanthatin nanocrystallization did not alter the potential in vitro anti-inflammatory and anticancer properties of xanthatin against a 3D CRC chemoresistance cellular model. These properties make NCs a significant advancement in the field of cancer theranostics to improve patient outcomes.
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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 ».