Antibacterial, Antiadherence, Antiprotease, and Anti-Inflammatory Activities of Various Tea Extracts: Potential Benefits for Periodontal Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Porphyromonas gingivalis is a key etiologic agent of chronic periodontitis. This Gram-negative anaerobic bacterium produces several virulence factors and can induce a host inflammatory response that contributes to periodontal disease. In the present study, we investigated green tea, white tea, oolong tea, and black tea extracts with a high polyphenol content for their effects on (i) the growth and adherence of P. gingivalis, (ii) the activity of host and bacterial proteases, and (iii) cytokine secretion by oral epithelial cells. All the tea extracts inhibited the growth of P. gingivalis (minimal inhibitory concentrations ranging from 200 to 500 μg/mL; minimal bactericidal concentrations=500 μg/mL). In addition, they dose dependently reduced the adherence of P. gingivalis to oral epithelial cells. Tea extracts also inhibited the catalytic activity of matrix metalloproteinase (MMP)-9, neutrophil elastase, and P. gingivalis collagenase. Lastly, the tea extracts dose dependently inhibited the secretion of interleukin (IL)-6, IL-8, and chemokine (C-C motif) ligand 5 (CCL-5) by P. gingivalis-stimulated oral epithelial cells. No marked differences in the various effects were observed among the four tea extracts. Extracts from green tea, white tea, oolong tea, and black tea show promise for controlling periodontal disease by their capacity to interfere with P. gingivalis growth and virulence properties, host destructive enzymes, and inflammatory mediator secretion. Such extracts may be incorporated to oral hygiene products or locally delivered into diseased periodontal sites.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».