Fenbendazole promotes TP53 activation and selective cancer cell inhibition with limited impact on normal dermal fibroblasts 3665
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Description Introduction Fenbendazole, a benzimidazole carbamate traditionally used as an anthelmintic, has recently shown potential anticancer properties. This study evaluates its cytotoxic effects on cancer cell lines and selectivity by assessing its impact on normal human dermal fibroblasts (HDFa). Methods Cancer cell lines, including breast, prostate, and melanoma, were treated with fenbendazole at varying concentrations. Cell viability was assessed using the Trypan Blue exclusion assay. Quantitative PCR measured TP53 expression post-treatment. Parallel experiments were conducted on HDFa cells. Results Fenbendazole caused a dose-dependent viability decrease across all cancer cell lines. Breast and prostate cells were sensitive at lower doses, while melanoma cells needed higher doses for similar effects. Treated cancer cells showed upregulated TP53 expression, suggesting apoptotic pathway activation. HDFa cells showed minimal viability reduction, suggesting a favorable selectivity profile. Conclusions Fenbendazole effectively inhibits cancer cell proliferation, likely via TP53 activation, while showing minimal cytotoxicity to HDFa cells, warranting further investigation into its therapeutic potential. Topic Categories Tumor Immunology: Checkpoints, Prevention, and Treatment (TIPT)
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».