Revisiting the bioavailability of flavan-3-ols in humans: A systematic review and comprehensive data analysis
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review summarizes findings from human studies investigating the different routes of absorption, metabolism, distribution and excretion (ADME) of dietary flavan-3-ols and their circulating metabolites in healthy subjects. Literature searches were performed in PubMed, Scopus and the Web of Science. Human intervention studies using single and/or multiple intake of flavan-3-ols from food, extracts, and pure compounds were included. Forty-nine human intervention studies met inclusion criteria. Up to 180 metabolites were quantified from blood and urine samples following intake of flavan-3-ols, mainly as phase 2 conjugates of microbial catabolites (n = 97), with phenyl-γ-valerolactones being the most representative ones (n = 34). Phase 2 conjugates of monomers and phenyl-γ-valerolactones, the main compounds in both plasma and urine, reached two peak plasma concentrations (Cmax) of 260 and 88 nmol/L at 1.8 and 5.3 h (Tmax) after flavan-3-ol intake. They contributed to the bioavailability of flavan-3-ols for over 20%. Mean bioavailability for flavan-3-ols was moderate (31 ± 23%, n bioavailability values = 20), and it seems to be scarcely affected by the amount of ingested compounds. While intra- and inter-source differences in flavan-3-ol bioavailability emerged, mean flavan-3-ol bioavailability was 82% (n = 1) and 63% (n = 2) after (−)-epicatechin and nut (hazelnuts, almonds) intake, respectively, followed by 25% after consumption of tea (n = 7), cocoa (n = 5), apples (n = 3) and grape (n = 2). This highlights the need to better clarify the metabolic yield with which monomer flavan-3-ols and proanthocyanidins are metabolized in humans. This work clarified in a comprehensive way for the first time the ADME of a (poly)phenol family, highlighting the pool of circulating compounds that might be determinants of the putative beneficial effects linked to flavan-3-ol intake. Lastly, methodological inputs for implementing well-designed human and experimental model studies were provided.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».