Berberine Prevents Disease Progression of Nonalcoholic Steatohepatitis through Modulating Multiple Pathways
Notice bibliographique
Résumé
Background and Aims: The disease progression of nonalcoholic fatty liver disease (NAFLD) from simple steatosis (NAFL) to nonalcoholic steatohepatitis (NASH) is driven by multiple factors. Berberine (BBR) is an ancient Chinese medicine and has various beneficial effects on metabolic diseases, including NAFLD/NASH. However, the underlying mechanisms remain incompletely understood due to the limitation of the NASH animal models used. Methods: A high-fat and high-fructose diet-induced mouse model of NAFLD, the best available preclinical NASH mouse model, was used. RNAseq, histological, and metabolic pathway analyses were used to identify the potential signaling pathways modulated by BBR. LC–MS was used to measure bile acid levels in the serum and liver. The real-time RT-PCR and Western blot analysis were used to validate the RNAseq data. Results: BBR not only significantly reduced hepatic lipid accumulation by modulating fatty acid synthesis and metabolism but also restored the bile acid homeostasis by targeting multiple pathways. In addition, BBR markedly inhibited inflammation by reducing immune cell infiltration and inhibition of neutrophil activation and inflammatory gene expression. Furthermore, BBR was able to inhibit hepatic fibrosis by modulating the expression of multiple genes involved in hepatic stellate cell activation and cholangiocyte proliferation. Consistent with our previous findings, BBR’s beneficial effects are linked with the downregulation of microRNA34a and long noncoding RNA H19, which are two important players in promoting NASH progression and liver fibrosis. Conclusion: BBR is a promising therapeutic agent for NASH by targeting multiple pathways. These results provide a strong foundation for a future clinical investigation.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».