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Enregistrement W4210448776 · doi:10.3390/cells11030440

A Distinct Hibiscus sabdariffa Extract Prevents Iron Neurotoxicity, a Driver of Multiple Sclerosis Pathology

2022· article· en· W4210448776 sur OpenAlexafffund
Manoj K. Mishra, Jianxiong Wang, Reza Mirzaei, Rigel Chan, Helvira Melo, Ping Zhang, Chang‐Chun Ling, Aldo G. Bruccoleri, Lin Tang, V. Wee Yong

Notice bibliographique

RevueCells · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePharmacology, Toxicology and Pharmaceutics
ThématiquePharmacological Effects of Natural Compounds
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHibiscus sabdariffaNeurotoxicityNeuroprotectionPharmacologyToxicityFerrousChemistryMedicineBiochemistryTraditional medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Iron deposition in the brain begins early in multiple sclerosis (MS) and continues unabated. Ferrous iron is toxic to neurons, yet the therapies used in MS do not counter iron neurotoxicity. Extracts of Hibiscus sabdariffa (HS) are used in many cultures for medicinal purposes. We collected a distinct HS extract and found that it abolished the killing of neurons by iron in culture; medications used in MS were ineffective when similarly tested. Neuroprotection by HS was not due to iron chelation or anthocyanin content. In free radical scavenging assays, HS was equipotent to alpha lipoic acid, an anti-oxidant being tested in MS. However, alpha lipoic acid was only modestly protective against iron-mediated killing. Moreover, a subfraction of HS without radical scavenging activity negated iron toxicity, whereas a commercial hibiscus preparation with anti-oxidant activity could not. The idea that HS might have altered properties within neurons to confer neuroprotection is supported by its amelioration of toxicity caused by other toxins: beta-amyloid, rotenone and staurosporine. Finally, in a mouse model of MS, HS reduced disability scores and ameliorated the loss of axons in the spinal cord. HS holds therapeutic potential to counter iron neurotoxicity, an unmet need that drives the progression of disability in MS.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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.

Tête enseignante Opus0,119
Tête enseignante GPT0,379
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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