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Enregistrement W3200943028 · doi:10.2174/0929867328666210910154330

Therapeutic Targeting of Inflammatory Pathways with Emphasis onNLRP3 Inflammasomes by Natural Products: A Novel Approach forthe Treatment of Inflammatory Eye Diseases

2021· review· en· W3200943028 sur OpenAlexaff
Amro M. Soliman, Ru Hui Sim, Srijit Das, Pasuk Mahakkanukrauh

Notice bibliographique

RevueCurrent Medicinal Chemistry · 2021
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueInflammasome and immune disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammasomeMedicineDiseaseBioinformaticsInflammationImmunologyBiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an increase in the incidence of inflammatory eye diseases worldwide. Several dysregulated inflammatory pathways, including the NOD-like receptor protein 3 (NLRP3) inflammasome, have been reported to contribute significantly to the pathogenesis and progression of ophthalmic diseases. Although the available allopathic/ conventional medicine has demonstrated effectiveness in managing eye diseases, there is an ongoing global demand for alternative therapeutics with minimal adverse drug reactions, easy availability, increase in patient compliance, and better disease outcomes. Therefore, several studies are investigating the utilization of natural products and herbal formulations in impeding inflammatory pathways, including the NLRP3 inflammasome, in order to prevent or manage eye diseases. In the present review, we highlight the recently reported inflammatory pathways with special emphasis on NLRP3 Inflammasomes involved in the development of eye diseases. Furthermore, we present a variety of natural products and phytochemicals that were reported to interfere with these pathways and their underlying mechanisms of action. These natural products represent potential therapeutic applications for the treatment of several inflammatory eye diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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