Carotenoids and fatty liver disease: Current knowledge and research gaps
Notice bibliographique
Résumé
Carotenoids form an important part of the human diet, consumption of which has been associated with many health benefits. With the growing global burden of liver disease, increasing attention has been paid on the possible beneficial role that carotenoids may play in the liver. This review focuses on carotenoid actions in non-alcoholic fatty liver disease (NAFLD), and alcoholic liver disease (ALD). Indeed, many human studies have suggested an association between decreased circulating levels of carotenoids and increased incidence of NAFLD and ALD. The literature describing supplementation of individual carotenoids in rodent models of NAFLD and ALD is reviewed, with particular attention paid to β-carotene and lycopene, but also including β-cryptoxanthin, lutein, zeaxanthin, and astaxanthin. The effect of beta-carotene oxygenase 1 and 2 knock-out mice on hepatic lipid metabolism is also discussed. In general, there is evidence to suggest that carotenoids have beneficial effects in animal models of both NAFLD and ALD. Mechanistically, these benefits may occur via three possible modes of action: 1) improved hepatic antioxidative status broadly attributed to carotenoids in general, 2) the generation of vitamin A from β-carotene and β-cryptoxanthin, leading to improved hepatic retinoid signaling, and 3) the generation of apocarotenoid metabolites from β-carotene and lycopene, that may regulate hepatic signaling pathways. Gaps in our knowledge regarding carotenoid mechanisms of action in the liver are highlighted throughout, and the review ends by emphasizing the importance of dose effects, mode of delivery, and mechanism of action as important areas for further study. This article is part of a Special Issue entitled Carotenoids recent advances in cell and molecular biology edited by Johannes von Lintig and Loredana Quadro.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».