Evaluating the Impact of Febuxostat on 5-Aminolevulinic Acid-Based Photodynamic Therapy in Bladder Cancer Cell Lines
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Bladder cancer (BC) is a prevalent malignancy worldwide, with significant challenges in recurrence management following conventional treatments. This study investigates the potential of Febuxostat, an established xanthine oxidase inhibitor, to enhance the efficacy of photodynamic therapy (PDT) utilizing 5-aminolevulinic acid (5-ALA) in bladder cancer cell lines T24 and 5637. METHODS: In this in vitro study, we evaluated the effect of 5-ALA, Febuxostat and 5-ALA- Febuxostat combination therapy in T24 and 5637 cell lines as representatives of human bladder cancer. The assessment includes scratch-wound assay, colony formation assay, ROS measurement, flow cytometric analysis of apoptosis and DNA cell cycle, real-time PCR (BAX/BCL2, E-cadherin, N-cadherin, HIF1α and VEGFC genes). RESULTS: Our findings demonstrate that co-administration of Febuxostat significantly increases ROS output compared to ALA treatment alone (p-value ≤ 0.05), leading to enhanced cytotoxicity and apoptosis. Flow cytometric analyses revealed elevated apoptosis rates in combination treatment groups, and cell cycle assessments indicated a preferential sub-G1 phase arrest associated with the enhanced apoptotic response (P Value = 0.03). Additionally, gene expression profiling showed alterations in key apoptotic markers (BAX/BCL2), with an upregulation of pro-apoptotic genes and a downregulation of anti-apoptotic factors and increase E-Cadherin/N-Cadherin in response to Febuxostat-enhanced PDT (P Value>0.05). CONCLUSION: These results indicate that Febuxostat effectively potentiates the photodynamic effects of ALA in bladder cancer cells, promising a novel therapeutic strategy that warrants further exploration.
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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 ».