Colon cancer chemopreventive properties of β-Escin, a triterpene saponin constituent of Aesculus hippocastanum
Notice bibliographique
Résumé
2474 Extracts of Aesculus hippocastanum (horse chestnut) seed have been used in the treatment of chronic venous insufficiency, edema and hemorrhoids. Most of the medicinal beneficial effects of horse chestnut are attributed to its principal component β-escin or aescin. Recent studies suggest that β-escin may possess anti-inflammatory, anti-hyaluronidase, and anti-histamine properties. We have evaluated the preventive efficacy of dietary β-escin on azoxymethane (AOM)-induced colonic aberrant crypt foci (ACF) and analyzed the tumor cell growth inhibitory effects in the HT-29 human colon cancer cell line. To evaluate inhibitory properties of β-escin on colonic ACF, 7-week-old male F344 rats were fed experimental diets containing 0, 0.025% or 0.05% β-escin. One week later rats received s.c. injections of AOM (15 mg/kg body wt., once weekly for 2 weeks) or equal volume of normal saline (vehicle). Rats were continued on experimental diets for 10 weeks and sacrificed. Colons were evaluated histopathologically for ACF and expression levels of markers associated with proliferation and apoptosis. Administration of dietary β-escin significantly suppressed total colonic ACF formation (∼43%, p
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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 ».