Epigallocatechin-3-Gallate, a Promising Molecule for Parkinson's Disease?
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is the second most common neurodegenerative disease, and it is characterized by the loss of the neurotransmitter dopamine and neuronal degeneration in the substantia nigra pars compacta. Thus far, current therapeutic strategies have failed to address neuronal degeneration. It has been reported that overproduction of reactive oxygen species, resulting in oxidative stress, and neuroinflammation play an important role in neurodegenerative diseases through the induction of macromolecular oxidative damage and modulation of intracellular signaling pathways concurring to neuronal cell death. Indeed, anti-oxidant and anti-inflammatory drugs have been the subject of recommendation as a complementary therapy alongside an effective symptomatic treatment to hamper the progression of PD. Today, much attention is paid to polyphenols in light of their potent capacity to reduce oxidative stress and inflammation, while having much fewer side effects than most other drugs. Camellia sinensis L. is the most common ancient herbal tea prepared as a beverage worldwide and it possesses numerous beneficial effects on human health. Epigallocatechin-3-gallate is the best-known bioactive component of C. sinensis and is recognized to exert potent neuroprotective effects against oxidative stress, neuroinflammation, protein aggregation, autophagy, and neuronal cell death in vitro as well as in vivo. The present review appraises the available literature on the beneficial role of epigallocatechin-3-gallate pertaining to dopaminergic degeneration characteristic of PD with particular emphasis on its possible mechanisms of action.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».