Açaí (<i>Euterpe oleracea</i>Mart.) presents anti-neuroinflammatory capacity in LPS-activated microglia cells
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neuropsychiatric diseases are responsible for one of the highest burden of morbidity and mortality worldwide. These illnesses include schizophrenia, bipolar disorder, and major depression. Individuals affected by these diseases may present mitochondrial dysfunction and oxidative stress. Additionally, patients also have increased peripheral and neural chronic inflammation. The Brazilian fruit, açaí, has been demonstrated to be a neuroprotective agent through its recovery of mitochondrial complex I activity. This extract has previously shown anti-inflammatory effects in inflammatory cells. However, there is a lack of understanding of potential anti-neuroinflammatory mechanisms, such as cell cycle involvement. OBJECTIVE: The objective of this study is to evaluate the anti-neuroinflammatory potential of an açaí extract in lipopolysaccharide-activated BV-2 microglia cells. METHODS: Açaí extract was produced and characterized through high performance liquid chromatography. Following açaí extraction and characterization, BV-2 microglia cells were activated with LPS and a dose-response curve was generated to select the most effective açaí dose to reduce cellular proliferation. This dose was then used to assess reactive oxygen species (ROS) production, double-strand DNA release, cell cycle modulation, and cytokine and caspase protein expression. RESULTS: Characterization of the açaí extract revealed 10 bioactive molecules. The extract reduced cellular proliferation, ROS production, and reduced pro-inflammatory cytokines and caspase 1 protein expression under 1 μg/mL in LPS-activated BV-2 microglia cells but had no effect on double strand DNA release. Additionally, açaí treatment caused cell cycle arrest, specifically within synthesis and G2/Mitosis phases. CONCLUSION: These results suggest that the freeze-dried hydroalcoholic açaí extract presents high anti-neuroinflammatory potential.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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.
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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 ».