Perspectives on the recent developments with green tea polyphenols in drug discovery.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Increasing evidence has expanded the role of green tea from a traditional beverage to a source of pharmacologically active molecules with diverse health benefits. However, conclusive clinical results are needed to better elucidate the cancer-preventive and therapeutic effects of green tea polyphenols (GTPs). Areas covered: The authors describe GTPs' chemical compositions and metabolic biotransformations, and their recent developments in drug discovery, focusing on their cancer chemopreventive and therapeutic effects. They then review the recent development of GTP-loaded nanoparticles and GTP prodrugs. Expert opinion: GTPs possess potent anticarcinogenic activities through interfering with the initiation, development and progression phases of cancer. There are several challenges (e.g. poor bioavailability) in developing GTPs as therapeutic agents. Use of nanoparticle-based delivery systems has provided unique advantages over purified GTPs. However, there is still a need to determine the actual magnitude and pharmacological mechanisms of GTPs encapsulated in nanoparticles, in order to address newly emerging safety issues associated with the potential 'local overdose' effect. The use of Pro- epigallocatechin gallate (Pro-EGCG) as a prodrug appears to offer improved in vitro stability as well as better in vivo bioavailability and efficacies in a number of animal studies, suggesting its potential as a therapeutic agent for further study and development.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».