Effects of traditionally used anxiolytic botanicals on enzymes of the γ-aminobutyric acid (GABA) systemThis article is one of a selection of papers published in this special issue (part 1 of 2) on the Safety and Efficacy of Natural Health Products.
Notice bibliographique
Résumé
In Canada, the use of botanical natural health products (NHPs) for anxiety disorders is on the rise, and a critical evaluation of their safety and efficacy is required. The purpose of this study was to determine whether commercially available botanicals directly affect the primary brain enzymes responsible for gamma-aminobutyric acid (GABA) metabolism. Anxiolytic plants may interact with either glutamic acid decarboxylase (GAD) or GABA transaminase (GABA-T) and ultimately influence brain GABA levels and neurotransmission. Two in vitro rat brain homogenate assays were developed to determine the inhibitory concentrations (IC50) of aqueous and ethanolic plant extracts. Approximately 70% of all extracts that were tested showed little or no inhibitory effect (IC50 values greater than 1 mg/mL) and are therefore unlikely to affect GABA metabolism as tested. The aqueous extract of Melissa officinalis (lemon balm) exhibited the greatest inhibition of GABA-T activity (IC50 = 0.35 mg/mL). Extracts from Centella asiatica (gotu kola) and Valeriana officinalis (valerian) stimulated GAD activity by over 40% at a dose of 1 mg/mL. On the other hand, both Matricaria recutita (German chamomile) and Humulus lupulus (hops) showed significant inhibition of GAD activity (0.11-0.65 mg/mL). Several of these species may therefore warrant further pharmacological investigation. The relation between enzyme activity and possible in vivo mode of action is discussed.
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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) | 0,002 | 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 ».