Synergistic anticancer enhancement: Sericin nanogels co-delivery of anthocyanin and cancer drugs irinotecan, paclitaxel, and oxaliplatin
Notice bibliographique
Résumé
In this study, we investigated the potential of a food derivative sericin nanogel-anthocyanin (SNG-C3G) nanocomposite to enhance the anticancer effects of various chemotherapeutic drugs, including irinotecan (IRI), paclitaxel (PTX), and oxaliplatin (OXA), on different cell lines such as HeLa, HSEC, and HEK293T. The SNG-C3G nanocomposites exhibited a uniform spherical morphology, and upon co-encapsulation with either IRI or PTX, the particle size and zeta potential remained relatively consistent, ranging from 24.96 to 29.44 nm and −18.37 to −23.67 mV, respectively. Our findings indicate a marked increase in the anticancer effectiveness when these drugs are combined with the SNG-C3G nanocomposite. Focusing on the interaction with PTX, our proteomic analysis revealed significant changes in cell behavior, including cytoprotective mechanisms, ligand interactions, stress response, and pathways associated with oxidative and metabolic detoxification. Specifically, 13 proteins were upregulated and 10 were downregulated in the SNG-C3G-PTX group compared to the PTX-only group. The strong antioxidant properties of C3G might stand out as a key factor in enhancing these effects. This study suggests the potential for developing new cancer treatment strategies that utilize anthocyanins to boost the effectiveness of traditional chemotherapy protocols.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».