Wild Blueberry (<i>Vaccinium angustifolium</i> Ait.) Polyphenols Target <i>Fusobacterium nucleatum</i> and the Host Inflammatory Response: Potential Innovative Molecules for Treating Periodontal Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Blueberries contain significant amounts of flavonoids to which a number of beneficial health effects in humans have been associated. The present study investigated the effect of a polyphenol-rich lowbush blueberry (Vaccinium angustifolium Ait.) extract on the two main etiologic components of periodontitis, a multifactorial disorder affecting the supporting structures of the teeth. Phenolic acids, flavonoids (flavonols, anthocyanins, flavan-3-ols), and procyanidins made up 16.6, 12.9, and 2.7% of the blueberry extract, respectively. The blueberry extract showed antibacterial activity (MIC = 1 mg/mL) against the periodontopathogenic bacterium Fusobacterium nucleatum. This property may result from the ability of blueberry polyphenols to chelate iron. Moreover, the blueberry extract at 62.5 μg/mL inhibited F. nucleatum biofilm formation by 87.5 ± 2.3%. Subsequently, the ability of the blueberry extract to inhibit the NF-κB signaling pathway in U937-3xκB cells was investigated. The blueberry extract dose-dependently inhibited the activation of NF-κB induced by F. nucleatum. In addition, a pretreatment of macrophages with the blueberry extract (62.5 μg/mL) inhibited the secretion of IL-1β, TNF-α, and IL-6 by 87.3 ± 1.3, 80.7 ± 5.6, and 28.2 ± 9.3%, respectively, following a stimulation with F. nucleatum. Similarly, the secretion of MMP-8 and MMP-9 was also dose-dependently inhibited. This dual antibacterial and anti-inflammatory action of lowbush blueberry polyphenols suggests that they may be promising candidates for novel therapeutic agents.
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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 ».