The Role of Polyphenols on Blue Light‐Induced Retinal Pigment Cell Damage
Notice bibliographique
Résumé
The increased exposure of eyes to blue light is a growing concern in our everyday lives. Blue light is responsible for cell damage, cell death, and oxidative stress all of which can lead to vision loss. Resveratrol and pterostilbene are polyphenols found in the skin of various fruits including grapes and blueberries and have been known for antioxidant properties. The aim of this study was to investigate the protective role of resveratrol and pterostilbene on cell death, cell proliferation, and oxidative stress in Human Retinal Pigment Epithelial (ARPE‐19) cells exposed to blue light. ARPE‐19 cells were pre‐incubated with either; 50 or 100uM of resveratrol or 10 or 50uM of pterostilbene for 4 hours followed by exposure to blue light (475nm) for 12 hours. Subsequent to the blue light exposure, cellular viability, oxidative stress, and death were measured in each treatment condition. Blue light exposure resulted in a decrease in cell viability, an increase in caspase 3/7 activation, and cell death. This was accompanied by an increase in protein expression of catalase, and manganese superoxide dismutase (MnSOD) and an increase in 4‐Hydroxynoneal (4HNE) protein adduct formation. In conclusion, resveratrol mitigated the damaging effects of blue light on ARPE‐19 cells by attenuating cell death and oxidative stress. This in‐vitro study is the first step into understanding how polyphenols can possibly be used to reduce the oxidative damage caused by blue light in the eyes and prevent unnecessary vision loss.
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 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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».