Usefulness of studies on the molecular mechanism of action of herbals/botanicals: The case of St. John's wort
Notice bibliographique
Résumé
The use of herbals/botanicals has been gaining wide popularity in recent years in the United States as well as in other parts of the world. The mechanism of action of most of these herbals/botanicals has not been subjected to thorough scientific investigations. St. John's wort (Hypericum perforatum) represents a useful case study in this sense. Traditionally, it is used as a natural treatment for depression; however, in recent years its molecular mechanism of action has been elucidated by a number of laboratories across the world. Such studies have helped understand potential interactions of St. John's wort with drugs and other xenobiotics. St. John's wort activates a nuclear receptor called pregnane X receptor (PXR). PXR is a ligand-activated transcription factor that induces a number of xenobiotic-metabolizing enzymes and transporters including cytochrome P4503A4 (CYP3A4) in humans. Because CYP3A4 alone metabolizes about 60% of all clinically relevant drugs, induction of CYP3A4 may result in the rapid elimination of these drugs and a consequent reduction in drug efficacy. Ironically, such enzyme-inducing effects may not produce any immediate adverse symptomatology in the person taking St. John's wort. Therefore, the case of St. John's wort should serve as a good example of the usefulness and importance of studies on the mechanism of action of the herbals/botanicals, particularly those with widespread use. Scientists, physicians, and other health professionals can make use of the knowledge from such studies as an additional risk management tool.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».