Cranberry Proanthocyanidins as a Therapeutic Strategy to Curb Metabolic Syndrome and Fatty Liver-Associated Disorders
Notice bibliographique
Résumé
While the prevalence of metabolic syndrome (MetS) is steadily increasing worldwide, no optimal pharmacotherapy is readily available to address its multifaceted risk factors and halt its complications. This growing challenge mandates the development of other future curative directions. The purpose of the present study is to investigate the efficacy of cranberry proanthocyanidins (PACs) in improving MetS pathological conditions and liver complications; C57BL/6J mice were fed either a standard chow or a high fat/high sucrose (HFHS) diet with and without PACs (200 mg/kg), delivered by daily gavage for 12 weeks. Our results show that PACs lowered HFHS-induced obesity, insulin resistance, and hyperlipidemia. In conjunction, PACs lessened circulatory markers of oxidative stress (OxS) and inflammation. Similarly, the anti-oxidative and anti-inflammatory capacities of PACs were noted in the liver in association with improved hepatic steatosis. Inhibition of lipogenesis and stimulation of beta-oxidation could account for PACs-mediated decline of fatty liver as evidenced not only by the expression of rate-limiting enzymes but also by the status of AMPKα (the key sensor of cellular energy) and the powerful transcription factors (PPARα, PGC1α, SREBP1c, ChREBP). Likewise, treatment with PACs resulted in the downregulation of critical enzymes of liver gluconeogenesis, a process contributing to increased rates of glucose production in type 2 diabetes. Our findings demonstrate that PACs prevented obesity and improved insulin resistance likely via suppression of OxS and inflammation while diminishing hyperlipidemia and fatty liver disease, as clear evidence for their strength of fighting the cluster of MetS abnormalities.
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 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 | 0,000 | 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 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 ».