Identification of novel senolytic compounds from natural food sources
Notice bibliographique
Résumé
Abstract More than 23% of today’s population suffers from age-associated diseases such as arthritis, cancer, heart disease, and more. The ongoing economic impact of these diseases has been in the billions of dollars worldwide with no clear solution to date. This study addresses the underlying cause of these diseases by identifying the compounds that potentially eliminate senescent cells. Existing senolytic drugs are not abundantly found in nature, reducing accessibility. Hence, over 70,000 natural compounds available in the Canadian Food Database were used to screen penitential senolytic compounds that block PI3Kγ, reactivating apoptotic processes in senescent cells. Molecular docking results revealed 23 natural compounds that blocks the PI3Kγ. Out of 23 compounds, Cianidanol, Ellagic acid, Eriodictyol, Kaempferol and Cyanidin were found abundantly in food sources range from 85 to 735 mg/100 g. These compounds are up to 46 times more abundant in foods than proven senolytic drug Fisetin. Further, molecular dynamics results showed ligand stability for 4 nanoseconds with PI3Kγ. The five compounds are proven to eliminate cancerous cells, have the potential to prevent age-related diseases, and could even slow down natural aging.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».