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Enregistrement W4297874917 · doi:10.1002/jcsm.13084

Ginsenoside Rd ameliorates muscle wasting by suppressing the signal transducer and activator of transcription 3 pathway

2022· article· en· W4297874917 sur OpenAlexaff
Yoseph Toni Wijaya, Tania Setiawan, Ita Novita Sari, Keunwan Park, Chan Hee Lee, Kae Won Cho, Yun Kyung Lee, Jae‐Young Lim, Jeong Kyo Yoon, Sae Hwan Lee, Hyog Young Kwon

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGinseng Biological Effects and Applications
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesKorean Society of GinsengMinistry of Science and ICT, South KoreaNational Research Foundation of KoreaNational Research Foundation
Mots-clésMyogenesisMuscle atrophyWastingMedicineMuscle hypertrophySarcopeniaSTAT proteinSkeletal muscleMyocyteInternal medicineAtrophyEndocrinologyCachexiaSTAT3ApoptosisPharmacologyChemistryCancerBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The effects of some drugs, aging, cancers, and other diseases can cause muscle wasting. Currently, there are no effective drugs for treating muscle wasting. In this study, the effects of ginsenoside Rd (GRd) on muscle wasting were studied. METHODS: Tumour necrosis factor-alpha (TNF-α)/interferon-gamma (IFN-γ)-induced myotube atrophy in mouse C2C12 and human skeletal myoblasts (HSkM) was evaluated based on cell thickness. Atrophy-related signalling, reactive oxygen species (ROS) level, mitochondrial membrane potential, and mitochondrial number were assessed. GRd (10 mg/kg body weight) was orally administered to aged mice (23-24 months old) and tumour-bearing (Lewis lung carcinoma [LLC1] or CT26) mice for 5 weeks and 16 days, respectively. Body weight, grip strength, inverted hanging time, and muscle weight were assessed. Histological analysis was also performed to assess the effects of GRd. The evolutionary chemical binding similarity (ECBS) approach, molecular docking, Biacore assay, and signal transducer and activator of transcription (STAT) 3 reporter assay were used to identify targets of GRd. RESULTS: GRd significantly induced hypertrophy in the C2C12 and HSkM myotubes (average diameter 50.8 ± 2.6% and 49.9% ± 3.7% higher at 100 nM, vs. control, P ≤ 0.001). GRd treatment ameliorated aging- and cancer-induced (LLC1 or CT26) muscle atrophy in mice, which was evidenced by significant increases in grip strength, hanging time, muscle mass, and muscle tissue cross-sectional area (1.3-fold to 4.6-fold, vs. vehicle, P ≤ 0.05; P ≤ 0.01; P ≤ 0.001). STAT3 was found to be a possible target of GRd by the ECBS approach and molecular docking assay. Validation of direct interaction between GRd and STAT3 was confirmed through Biacore analysis. GRd also inhibited STAT3 phosphorylation and STAT3 reporter activity, which led to the inhibition of STAT3 nuclear translocation and the suppression of downstream targets of STAT3, such as atrogin-1, muscle-specific RING finger protein (MuRF-1), and myostatin (MSTN) (29.0 ± 11.2% to 84.3 ± 30.5%, vs. vehicle, P ≤ 0.05; P ≤ 0.01; P ≤ 0.001). Additionally, GRd scavenged ROS (91.7 ± 1.4% reduction at 1 nM, vs. vehicle, P ≤ 0.001), inhibited TNF-α-induced dysregulation of ROS level, and improved mitochondrial integrity (P ≤ 0.05; P ≤ 0.01; P ≤ 0.001). CONCLUSIONS: GRd ameliorates aging- and cancer-induced muscle wasting. Our findings suggest that GRd may be a novel therapeutic agent or adjuvant for reversing muscle wasting.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations40
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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