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Enregistrement W2901611542 · doi:10.1016/j.biopha.2018.10.107

Potential phytochemicals in the fight against skin cancer: Current landscape and future perspectives

2018· review· en· W2901611542 sur OpenAlexaff
Javed Iqbal, Banzeer Ahsan Abbasi, Riaz Ahmad, Riffat Batool, Tariq Mahmood, Ali Talha Khalil, Sobia Kanwal, Sayed Afzal Shah, Muhammad Maqsood Alam, Sheeza Bashir, Hussain Badshah, Akhtar Munir

Notice bibliographique

RevueBiomedicine & Pharmacotherapy · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhytochemicals and Antioxidant Activities
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCancerSkin cancerMedicineMetastasisAngiogenesisDiseasePharmacologyTraditional medicineBioinformaticsBiologyCancer researchPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skin cancer is a life threatening disease and their prevalence and risk has been increasing over the past three decades causing significant loss to human health worldwide. Mostly skin cancer has developed resistance against chemotherapy and radiotherapy. Therefore, development of novel, cost effective and efficient treatment methods are needed. Phytochemicals extracted from medicinal plants and dietary sources are often biologically active and has attracted the attention of researchers and pharmaceutical industries around the world. Many in vitro and in vivo studies of these bioactive compounds have shown potential antioxidant, anti-proliferative, anti-inflammatory and anti-angiogenic effects in the fight against skin cancer. These phytochemicals also regulate several other molecular processes such as angiogenesis, metastasis and cell cycle to combat skin cancer. The present review provides perspectives on the key phytochemicals, their therapeutic potentials, bioavailability and molecular mechanism of action in the cancer therapeutics. Current challenges and future directions for research are also critically discussed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,943
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,360 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations100
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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