Anti-Breast Cancer Effects of Thymoquinone-Chemotherapeutic Combinations: A Systematic Review of the Latest <i>In Vitro</i> and <i>In Vivo</i> Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Breast cancer is a leading malignancy among women globally, with chemotherapy as a cornerstone of treatment. However, the side effects and toxicity associated with chemotherapy necessitate the exploration of adjunctive therapies to improve efficacy and reduce adverse effects. Thymoquinone (TQ) has shown potential anti-cancer properties. This systematic review aimed to evaluate the effectiveness of TQ in combination with chemotherapeutic agents in treating breast cancer. Methods: This study thoroughly reviewed and synthesized existing research following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020 guidelines. The selected databases, including PubMed, ProQuest, ScienceDirect, Epistemonikos, and Google Scholar, were searched over the past 10 years. Eligibility criteria were based on the PICOS framework, focusing on experimental studies involving TQ-chemotherapy combinations. Data extraction and quality assessment were performed using SYRCLE and SCIRAP tools. This review included 18 in vitro and six in vivo studies. Results: Findings revealed that TQ enhances the efficacy of chemotherapeutic agents by inducing apoptosis, enhancing autophagy, inhibiting tumor growth, and regulating cancer cell signaling pathways as well as multiple phases of the cell cycle. Additionally, TQ reduced chemotherapy-related toxicity, such as heart, blood, liver, and kidney damage, and also improved patient tolerance. Nanoparticle-based delivery systems further amplified these synergistic effects. Conclusions: The TQ-chemotherapy combination shows significant potential as a therapy for breast cancer, enhancing treatment efficacy while mitigating side effects. Future clinical studies are needed to establish its safety and therapeutic applicability.
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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 | 0,014 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».