Nutrition and the Prevention and Treatment of Cancer: Association of Cytochrome P450 CYP1B1 With the Role of Fruit and Fruit Extracts
Notice bibliographique
Résumé
Recommendations for a healthy or prudent diet include a large number of daily servings of fruits and vegetables, and these 2 classes of food are widely believed to assist in cancer prevention. One potential mechanism that is rarely mentioned in nutritional studies involves the cytochrome P450 enzyme CYP1B1, which appears to have the unique properties of being a universal cancer marker overexpressed in cancer cells and having the capability of converting various phytochemicals and synthetic chemicals into substances cytotoxic to these cells. Although these particular features of CYP1B1 have not gone unnoticed, there has been relatively little research aimed at exploiting them. Furthermore, therapeutic and preventive strategies currently being considered based on vaccines against the enzyme or inhibition without the generation of cytotoxins can be questioned because they do not take advantage of the unique properties of this enzyme. In addition, a few relevant case histories have been published that use specially designed fruit extracts containing substrates with demonstrated cytotoxic metabolic products, and these reports provide an initial confirmation of the potential of exploiting the unusual properties of this enzyme for cancer therapy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».