Investigating the Anticancer Effects of Natural Health Products in Combination with Chemotherapeutics Against Triple-Negative Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
In 2019, over 26 000 Canadian women were diagnosed with breast cancer. Although conventional chemotherapies are effective, their mechanism of action is not specific to cancerous cells. Classic chemotherapeutics, such as taxol and cisplatin, have shown to target healthy cells, therefore they are not optimal for long-term usage. Natural health products (NHPs) are non-toxic, safe for consumption and are effective for a variety of different purposes, notably for their anti-cancer effects. Rosemary Extract (RE) and White Tea Extract (WTE) (or Salvia rosmarinus and Camellia sinensus respectively) are both NHPs with long histories in traditional herbal medicines. Previous studies suggest they have various medicinal properties. We have studied whether RE and WTE can selectively induce cell death in MDA-MB-231, a highly aggressive breast cancer cell line. We have further studied whether they can be administered in conjunction with common chemotherapeutics. Through qualitative and quantitative analysis, we have demonstrated that RE and WTE exhibit selective anti-cancer activity. Combining plant-based extracts with established chemotherapeutics may not only provide more effective treatment but will also reduce the toxicity associated with the latter. We found that the extracts succeeded in enhancing the anticancer effectiveness of taxol and cisplatin. This work further evaluated the mechanism by which RE and WTE induce cell death in breast-cancers. The research will later be extended to in-vivo trials, where the effects of SG are investigated on genetically modified mouse models. The findings provided have offered scientific validation showing NHPs are well-tolerated and effective forms of breast-cancer therapy.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».