Flavonoids-Rich Plant Extracts Against Helicobacter pylori Infection as Prevention to Gastric Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Gastric cancer is the fifth most common and fourth type to cause the highest mortality rates worldwide. The leading cause is related to Helicobacter pylori ( H. pylori ) infection. Unfortunately, current treatments have low success rates, highlighting the need for alternative treatments against carcinogenic agents, specifically H. pylori . Noteworthy, natural origin products contain pharmacologically active metabolites such as flavonoids, with potential antimicrobial applications. Objective: This article overviews flavonoid-rich extracts’ biological and pharmacological activities. It focuses on using these substances against Helicobacter pylori infection to prevent gastric cancer. For this, PubMed and Science Direct databases were searched for studies that reported the activity of flavonoids against H. pylori , published within a 10-year time frame (2010 to August 2020). It resulted in 1,773 publications, of which 44 were selected according to the search criteria. The plant family primarily found in publications was Fabaceae (9.61%). Among the flavonoids identified after extraction, the most prevalent were quercetin (19.61%), catechin (13.72), epicatechin (11.76), and rutin (11.76). The potential mechanisms associated with anti- H. pylori activity to the extracts were: inhibition of urease, damage to genetic material, inhibition of protein synthesis, and adhesion of the microorganism to host cells. Conclusion: Plant extracts rich in flavonoids with anti- H. pylori potential proved to be a promising alternative therapy source, reinforcing the relevance of studies with natural products.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 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 ».