Cryptolepine derivative-6h inhibits liver fibrosis in TGF-β1-induced HSC-T6 cells by targeting the Shh pathway
Notice bibliographique
Résumé
Liver fibrosis is a worldwide problem with a significant morbidity and mortality. Cryptolepis sanguinolenta (family Periplocaceae) is widely used in West African countries for the treatment of malaria, as well as for some other diseases. However, the role of C. sanguinolenta in hepatic fibrosis is still unknown. It has been reported that Methyl-CpG binding protein 2 (MeCP2) had a high expression in liver fibrosis and played a central role in its pathobiology. Interestingly, we found that a cryptolepine derivative (HZ-6h) could inhibit liver fibrosis by reducing MeCP2 expression, as evidenced by the dramatic downregulation of α-smooth muscle actin (α-SMA) and type I collagen alpha-1 (Col1α1) in protein levels in vitro. Meanwhile, we also found that HZ-6h could reduce the cell viability and promote apoptosis of hepatic stellate cells (HSCs) treated with transforming growth factor beta 1(TGF-β1). Then, we investigated the potential molecular mechanisms and found that HZ-6h blocked Shh signaling in HSC-T6 cells, resulting in the decreased protein expression of Patched-1 (PTCH-1), Sonic hedgehog (Shh), and glioma-associated oncogene homolog 1 (GLI1). In short, these results indicate that HZ-6h inhibits liver fibrosis by downregulating MeCP2 through the Shh pathway in TGF-β1-induced HSC-T6 cells.
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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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».