Flavonoids as dual-target inhibitors against α-glucosidase and α-amylase: a systematic review of in vitro studies
Notice bibliographique
Résumé
Diabetes mellitus remains a major global health burden and great attention is directed at natural therapeutics. This systematic review aimed to evaluate the potential of flavonoids as antidiabetic agents through their ability to inhibit α-amylase and α-glucosidase, two key starch digestive enzymes. Six scientific databases were queried up until August 21, 2022, for in vitro studies reporting the IC50 results of purified flavonoids on α-amylase or α-glucosidase, along with the respective data of acarbose control. A total of 339 articles were assessed as eligible and subjected to the data extraction process, resulting in 1643 retrieved structures, 177 compounds of which showed both inhibitions against α-amylase and α-glucosidase. Quality assessment was conducted following a modified CONSORT checklist. The structureactivity relationships revealed that a double bond C2=C3 and a keto group C4=O is essential for simultaneous inhibition. The hydroxyl group at C3 is favourable for α-glucosidase inhibition but detrimental to the effect against α-amylase. Further notable features which affect α-glucosidase and α-amylase inhibition were also discussed. Several limitations were considered, including the inconsistency among included studies, language restriction, and the contemporaneity of the review. In conclusion, the systematic review has summarized some crucial findings in the investigation of flavonoids as dual-target inhibitors against α-glucosidase and α-amylase and proposed several orientations for future research.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».