Osteoarthritis improvement effect of <i>Chrysanthemum zawadskii</i> var. <i>latilobum</i> extract in relation to genotype
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Objectives: To determine whether SNPs of osteoarthritis (OA)-related genes predict the effect of Chrysanthemum zawadskii var. latilobum (CZ) extract in OA patients with OA. Subjects/methods: To analyze correlations between CZ extract effects in humans and their genotypes, 121 Korean patients with OA were recruited. Patients ingested 600 mg/day of the CZ extract GCWB106 (one tablet daily), including 250-mg CZ, or placebo (one tablet daily) for 12 weeks. Twenty SNPs were genotyped in 11 genes associated with OA pathogenesis, including tumor necrosis factor-alpha (TNF-α) and matrix metalloproteinases (MMPs), and 9 genes involved in OA-related dietary intervention. The Visual Analogue Scale (VAS) and Korean Western Ontario and McMaster Universities (K-WOMAC) were measured as indicators of GCWB106 effect. Statistical comparisons were performed using Kruskal-Wallis tests to identify associations between these scales and genotyped loci in patients with OA. Results: Three SNPs ( PPARG rs3856806, MMP13 rs2252070, and ZIP2 rs2234632) were significantly associated with the degree of change in VAS pain score. Homozygous CC genotype carriers of rs3856806, G allele carriers (GA or GG) of rs2252070, and T allele carriers (GT or TT) of rs2234632 showed lower VAS score (i.e., less severe symptoms) in the GCWB106 group (n=53) than the placebo group (n=57) (p=0.026, p=0.009, and p=0.025, respectively). Gene–gene interaction effects on GCWB106-mediated pain relief were then examined, and it was found that the addition of each genotype resulted in a greater decrease in VAS pain score in the GCWB106 group (p=0.0024) but not the placebo group (p=0.7734). Conclusions: These novel predictive markers for the pain-relieving effects of GCWB106 may be used in the personalized treatment of patients with OA.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».