Flaxseed Lignans as Important Dietary Polyphenols for Cancer Prevention and Treatment: Chemistry, Pharmacokinetics, and Molecular Targets
Notice bibliographique
Résumé
Cancer causes considerable morbidity and mortality across the world. Socioeconomic, environmental, and lifestyle factors contribute to the increasing cancer prevalence, bespeaking a need for effective prevention and treatment strategies. Phytochemicals like plant polyphenols are generally considered to have anticancer, anti-inflammatory, antiviral, antimicrobial, and immunomodulatory effects, which explain their promotion for human health. The past several decades have contributed to a growing evidence base in the literature that demonstrate ability of polyphenols to modulate multiple targets of carcinogenesis linking models of cancer characteristics (i.e., hallmarks and nutraceutical-based targeting of cancer) via direct or indirect interaction or modulation of cellular and molecular targets. This evidence is particularly relevant for the lignans, an ubiquitous, important class of dietary polyphenols present in high levels in food sources such as flaxseed. Literature evidence on lignans suggests potential benefit in cancer prevention and treatment. This review summarizes the relevant chemical and pharmacokinetic properties of dietary polyphenols and specifically focuses on the biological targets of flaxseed lignans. The consolidation of the considerable body of data on the diverse targets of the lignans will aid continued research into their potential for use in combination with other cancer chemotherapies, utilizing flaxseed lignan-enriched natural products.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».