Cancer Chemopreventive and Therapeutic Effects of Diosgenin, a Food Saponin
Notice bibliographique
Résumé
Cancer chemoprevention is a strategy taken to retard, regress, or resist the multistep process of carcinogenesis, including the blockage of its vital morphogenetic milestones viz. normal-preneoplasia-neoplasia-metastasis. For several reasons, including safety, minimal (or no) toxicity and side-effects, and better availability, alternatives such as naturally occurring phytochemicals that are found in foods are becoming increasingly popular over synthetic drugs. Food saponins have been used in complimentary and traditional medicine against a variety of diseases including several cancers. Diosgenin, a naturally occurring steroid saponin found abundantly in legumes and yams, is a well-known precursor of various synthetic steroidal drugs that are extensively used in the pharmaceutical industry. Over the past decade, a series of preclinical and mechanistic studies have been conducted to understand the role of diosgenin as a chemopreventive/therapeutic agent against several cancers. This review highlights the biological activity of diosgenin that contributes to cancer chemoprevention and control. The anticancer mode of action of diosgenin has been demonstrated via modulation of multiple cell signaling events involving critical molecular candidates associated with growth, differentiation, apoptosis, and oncogenesis. Altogether, these preclinical and mechanistic findings strongly implicate the use of diosgenin as a novel, multitarget-based chemopreventive or therapeutic agent against several cancer types. Future research in this field will help to establish not only whether diosgenin is safe and efficacious as a chemopreventive agent against several human cancers, but also to develop and evaluate standards of evidence for health claims for diosgenin-containing foods as they become increasingly popular and enter the marketplace labeled as functional foods and nutraceuticals.
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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 ».