Preclinical Models for Investigation of Herbal Medicines in Liver Diseases: Update and Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Liver disease results from a dynamic pathological process associated with cellular and genetic alterations, which may progress stepwise to liver dysfunction. Commonly, liver disease begins with hepatocyte injury, followed by persistent episodes of cellular regeneration, inflammation, and hepatocyte death that may ultimately lead to nonreversible liver failure. For centuries, herbal remedies have been used for a variety of liver diseases and recent studies have identified the active compounds that may interact with liver disease-associated targets. Further study on the herbal remedies may lead to the formulation of next generation medicines with hepatoprotective, antifibrotic, and anticancer properties. Still, the pharmacological actions of vast majority of herbal remedies remain unknown; thus, extensive preclinical studies are important. In this review, we summarize progress made over the last five years of the most commonly used preclinical models of liver diseases that are used to screen for curative herbal medicines for nonalcoholic fatty liver disease, liver fibrosis/cirrhosis, and liver. We also summarize the proposed mechanisms associated with the observed liver-protective, antifibrotic, and anticancer actions of several promising herbal medicines and discuss the challenges faced in this research field.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 ».