Naringenin inhibits human osteoclastogenesis and osteoclastic bone resorption
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Naringenin, a naturally occurring flavonoid, possesses a wide range of pharmacological properties. The purpose of this study was to investigate the effect of naringenin on human osteoclastogenesis and osteoclastic bone resorption. MATERIAL AND METHODS: Naringenin was tested in a human osteoclastogenesis model using primary osteoclast precursor cells activated by receptor activator of nuclear factor-kappaB ligand (RANKL) and macrophage colony-stimulating factor (M-CSF) for 6 days. Osteoclastogenesis was assessed by determining the number of tartrate-resistant acid phosphatase (TRAP)-stained multinuclear cells, while the secretion of factors involved in osteoclastogenesis was assessed using enzyme-linked immunosorbent assays. The effect of naringenin on bone resorption was investigated using an OsteoAssay human bone plate coupled with an immunoassay to evaluate the release of helical peptide 620-633 from the alpha1 chain of type I collagen. RESULTS: Naringenin was non-toxic at the highest concentration used (50 microg/ml). Naringenin (10, 25 and 50 microg/ml) significantly inhibited osteoclastogenesis (by 29 +/- 5, 57 +/- 8 and 96 +/- 1%, respectively). Naringenin also markedly inhibited the secretion of interleukin (IL)-1alpha (by 59%), IL-23 (by 87%) and monocyte chemoattractant protein-1 (by 58%). Lastly, naringenin (10, 25 and 50 microg/ml) significantly decreased the release of helical peptide 620-633, an indicator of bone resorption activity (by 44 +/- 0.5, 73 +/- 0.5 and 86 +/- 1%, respectively). CONCLUSIONS: Naringenin can inhibit human osteoclastogenesis and osteoclastic bone resorption. It thus holds promise as a therapeutic or preventive agent for bone-related diseases such as periodontitis.
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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 ».