Impact of the Co-Administration of N-3 Fatty Acids and Olive Oil Components in Preclinical Nonalcoholic Fatty Liver Disease Models: A Mechanistic View
Notice bibliographique
Résumé
Nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) is present in approximately 25% of the population worldwide. It is characterized by the accumulation of triacylglycerol in the liver, which can progress to steatohepatitis with different degrees of fibrosis, stages that lack approved pharmacological therapies and represent an indication for liver transplantation with consistently increasing frequency. In view that hepatic steatosis is a reversible condition, effective strategies preventing disease progression were addressed using combinations of natural products in the preclinical high-fat diet (HFD) protocol (60% of fat for 12 weeks). Among them, eicosapentaenoic acid (C20:5n-3, EPA) and docosahexaenoic acid (C22:5n-3, DHA), DHA and extra virgin olive oil (EVOO), or EPA plus hydroxytyrosol (HT) attained 66% to 83% diminution in HFD-induced steatosis, with the concomitant inhibition of the proinflammatory state associated with steatosis. These supplementations trigger different molecular mechanisms that modify antioxidant, antisteatotic, and anti-inflammatory responses, and in the case of DHA and HT co-administration, prevent NAFLD. It is concluded that future studies in NAFLD patients using combined supplementations such as DHA plus HT are warranted to prevent liver steatosis, thus avoiding its progression into more unmanageable stages of the disease.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».