Docosahexaenoic acid increases doxorubicin's cytotoxicity against breast cancer cell lines
Notice bibliographique
Résumé
It is well established that long chain n‐3 polyunsaturated fatty acids have cytotoxic effects on human breast cancer cells. To determine synergy between n‐3 fatty acids and chemotherapy drugs, we examined the effects of docosahexaenoic acid (DHA) alone and in combination with doxorubicin (DOX) on growth of MDA‐MB‐231 and MCF‐7 human breast cancer cell lines, using the WST‐1 assay. The dose/concentration associated with 50% inhibition (IC 50 ) was determined for DHA and DOX (individually) on both cell lines. After treatment (48h) with DHA at its IC 50 concentration (320 μM for MCF‐7, 87 μM for MDA‐MB‐231), cells were treated with DOX at its IC 50 (5.1 μM for MCF‐7, 0.3 μM for MDA‐MB‐231); resulting in increased inhibition (compared to individual treatments). Incubation with DHA significantly increased DHA content in phospholipids of both cell lines. Isobologram analysis (using the Calcusyn program) indicated a synergistic relationship for DHA in MCF‐7 cells, and an additive relationship for DHA in MDA‐MB‐231 cells. Our results suggest that incorporation of DHA into two different breast cancer cell lines can improve the cytotoxic effects DOX which is a cornerstone of breast cancer chemotherapy. Canadian Breast Cancer Foundation: Prairies/NWT
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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) | 0,003 | 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 ».