Therapeutic effect of liposomal-N-acetylcysteine against acetaminophen-induced hepatotoxicity
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Acetaminophen (APAP) is an antipyretic analgesic drug that when taken in overdose causes depletion of glutathione (GSH) and hepatotoxicity. N-acetylcysteine (NAC) is the antidote of choice for the treatment of APAP toxicity; however, due to its short-half-life repeated dosing of NAC is required. PURPOSE: To determine whether a NAC-loaded liposomal formulation (Lipo-NAC) is more effective than the conventional NAC in protecting against acute APAP-induced hepatotoxicity. METHODS: Male Sprague-Dawley rats were challenged with an intragastric dose of APAP (850 mg/kg b.wt.); 4 h later, animals were administered saline, NAC, Lipo-NAC or empty liposomes and sacrificed 24 h post-APAP treatment. RESULTS: APAP administration resulted in hepatic injury as evidenced by increases in plasma bilirubin, alanine (AST) and aspartate (ALT) aminotransferase levels and tissue levels of lipid peroxidation and myeloperoxidase as well as decreases in hepatic levels of reduced GSH, GSH peroxidase and GSH reductase. Treatment of animals with Lipo-NAC was significantly more effective than free NAC in reducing APAP-induced hepatotoxicity. Histological evaluation showed that APAP caused periacinar hepatocellular apoptosis and/or necrosis of hepatocytes around the terminal hepatic venules which was reduced by NAC treatment, the degree of reduction being greater for Lipo-NAC. CONCLUSION: These data suggest that administration of Lipo-NAC ameliorated the APAP-induced hepatotoxicity.
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.
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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle