Inhibitory effect of<i>Aralia elata</i>ethanol extract against skin damage in UVB-exposed human keratinocytes and human dermal fibroblasts
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Solar ultraviolet (UV) radiation causes inflammation and matrix metalloproteinase (MMP) overexpression and extracellular matrix depletion, leading to skin photoaging such as wrinkle formation, dryness, and sagging. Activation of MMP is influenced by various molecules such as reactive oxygen species (ROS), proinflammatory cytokines, and transient receptor potential vanilloid type (TRPV)-1, which are increased in UV-irradiated skin cells. Aralia elata (AE) ethanolic extract was reported to inhibit ROS generation caused by UVB-irradiation in keratinocytes. In this study, we investigated the photoprotective effect of AE ethanolic extract on UVB-irradiated human keratinocytes (HaCaT) and human dermal fibroblasts (HDF). Methods: AE was freeze-dried, extracted in 70% ethanol, and concentrated. Skin cells were treated with AE extract for 24 h and then exposed to UVB (55 mJ/cm²). After 48 h of incubation, proinflammatory cytokines, MMP-1, type-1 procollagen, and TRPV-1 levels were measured by ELISA or Western blotting. Results: Treatment with AE extract (100 μg/mL) significantly inhibited UVB-induced IL-6, IL-8, and PGE2 production in HaCaT by 25.6%, 5.3%, and 70.2%, respectively, and also inhibited elevation of MMP-1 and TRPV-1 caused by UVB irradiation by 20.0% and 41.9%, respectively (p < 0.05). In HDF, AE extract treatment significantly inhibited both elevation of MMP-1 and reduction of type-1 procollagen caused by UVB irradiation (p < 0.05). In addition, type-1 procollagen was elevated by AE extract treatment in normal HDFs (p < 0.05). Conclusion: AE 70% ethanol extract has photoprotective ability via reduction of proinflammatory mediators, TRPV-1 and MMP-1 production, and elevation of collagen synthesis. Our findings suggest that AE extract might be a good natural material to protect against UVB-induced premature skin aging.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».