Natural and Synthetic Compounds Against Colorectal Cancer: An Update of Preclinical Studies in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer (CRC) remains a major contributor to global cancer-related mortality, with rising incidence observed in several regions, including Saudi Arabia. This review compiles and critically analyzes recent preclinical research from Saudi-based institutions that investigates the anti-CRC potential of natural and synthetic compounds. Numerous natural products such as Nigella sativa, Moringa oleifera, Curcuma longa, and marine-derived metabolites have demonstrated cytotoxic effects through pathways involving apoptosis induction, reactive oxygen species (ROS) generation, and inhibition of nuclear factor kappa-light-chain-enhancer of activated B cells (NF-κB) and cyclooxygenase-2 (COX-2). In parallel, synthetic and semi-synthetic agents, including C4–G4 (semi-synthetic hybrids designed from flavonoids and benzoxazole scaffolds that act as dual epidermal growth factor receptor (EGFR)/COX-2 inhibitors)), oxazole derivatives, and camptothecin-based nanocarriers, exhibit promising anti-tumor activity via molecular targeting of cyclin-dependent kinase 8 (CDK8), phosphatidylinositol 3-kinase/protein kinase B (PI3K/Akt), and β-catenin pathways. Selected in vivo studies primarily utilizing xenograft and chemically induced rodent models have shown reductions in tumor volume and modulation of apoptotic and inflammatory biomarkers. Additionally, green-synthesized metallic nanoparticles (NPs) and polyethylene glycol (PEG)-modified carriers have been investigated to improve bioavailability and tumor targeting of lead compounds. While these findings are encouraging, the majority remain in preclinical phases. Limitations such as poor solubility, lack of pharmacokinetic data, and absence of clinical trials impede translational progress. This review highlights the need for standardized evaluation protocols, mechanistic validation, and region-specific clinical studies to assess efficacy and safety. Given Saudi Arabia’s rich biodiversity and growing research capacity under national strategies like Vision 2030, the country is well-positioned to contribute meaningfully to CRC drug discovery. By integrating bioactive natural products, rationally designed synthetics, and advanced delivery platforms, a pipeline of innovative CRC therapeutics tailored to local and global contexts may be realized.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».