Tetramethylpyrazine ameliorates hepatic fibrosis through autophagy-mediated inflammation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Imbalanced immune response and hepatic fibrosis are key factors related to the progression of chronic liver diseases. Tetramethylpyrazine (TMP), a natural alkaloid, has been widely used for treating liver injury. In this study, we explored the effect of TMP on hepatic fibrosis and the related mechanisms regulating autophagy. METHODS: and platelet-derived growth factor (PDGF). Staining with haematoxylin and eosin (HE), Masson's stain, and TUNEL were performed for pathological diagnosis. ELISA, Western blotting, and immunofluorescence analyses were conducted to determine the expression levels of the specific markers for fibrosis, autophagy, inflammation, and signalling pathways. RESULTS: TMP treatment significantly rescued pathological injury and hepatic fibrosis. It also alleviated imbalances in the immune system, accumulation of extracellular matrix, and autophagy signals in hepatic fibrosis. At the same time, we found that application of the autophagy inducer rapamycin enhanced the therapeutic effect of TMP, whereas the autophagy inhibitor 3-methyladenine, PI3K pathway inhibitor LY294002, and AKT pathway agonist SC79 did the opposite. CONCLUSIONS: TMP exerts therapeutic effects in hepatic fibrosis mainly through promoting autophagy to ameliorate inflammation by inhibiting the AKT-mTOR signalling pathway, providing a new perspective for the treatment of chronic liver diseases.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».