Chemical Marker Profile and Biological Effects of Natural Products Containing Echinacea
Notice bibliographique
Résumé
Natural health products containing Echinacea have been used by many patient populations and although there are reports of adverse effects with products containing Echinacea, few clearly characterized the nature of the product with respect to constituent content, the nature of the products and the mechanism underlying the interaction. The objective of this study was to examine blended and single-entity Echinacea products containing ground plant material or extracts in commercial capsules, herbal teas, tablets, tinctures and soft gel liquid-filled capsule formulations in an attempt to correlate biomarker constituent content and effects on cellular and subcellular parameters of interest. HPLC analysis indicated significant variability in the major biomarker constituent content in extracts from these Echinacea products. These extracts were also examined for their potential to affect cytochrome P450 CYP1A1/2, 2C9*1, 2C9*2, 2C19, 2D6, 3A4, 3A5, 3A7, and flavin-containing monooxygenase 3 (FMO3); CYP3A5-mediated metabolism, and expression of CYP3A4 and ABCB1. The extracts of some products were also examined for their effect cellular processes such as cell proliferation, nitric oxide formation as a marker of immunostimulatory capacity, and lactate dehydrogenase release as a marker for cell toxicity. The present study indicated that key Echinacea constituents varied widely within and between the products tested and that these levels did not correlate with the ability of these products to markedly affect the cellular processes studied.
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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 ».