Investigating the combined effects of jadomycin B and celecoxib against triple-negative breast cancer using zebrafish larval xenografts
Notice bibliographique
Résumé
Breast cancer affects one in eight Canadian women over their lifetime. Triple-negative breast cancer (TNBC) represents 10%–20% of all advanced stage breast cancers, often developing multidrug resistance (MDR), commonly resulting in treatment failure. Jadomycin B (JB), a natural product of Streptomyces venezuelae, maintains cytotoxicity against MDR TNBCs, and its activity is enhanced when combined with selective cyclooxygenase-2 inhibitor, celecoxib (CXB) in vitro. Our objectives were to evaluate the toxicity and anticancer effects of JB combined with CXB using zebrafish larval xenografts as a model system. Fluorescent human TNBC MDA-MB-231 cells (231-enhanced green fluorescent protein (EGFP)) were generated and characterized for zebrafish larval xenografts. A maximum tolerated dose (MTD) in zebrafish larvae were determined for JB (20 µM) and CXB (5 µM). Zebrafish embryos were xenotransplanted with 50–100 231-EGFP cells and treated with the MTDs of JB and CXB alone or in combination. The combination of JB and CXB resulted in a 75% reduction in 231-EGFP fluorescence intensity, significantly higher than reductions caused by either drug alone (39% for JB, 15% for CXB) ( p < 0.05). This study demonstrates that combining JB with CXB enhances anticancer activity in a zebrafish larval xenograft model of human TNBC, validating effects previously determined in vitro.
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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 ».