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Enregistrement W4388713811 · doi:10.1016/j.crtox.2023.100137

Chaga mushroom triterpenoids as adjuncts to minimally invasive cancer therapies: A review

2023· review· en· W4388713811 sur OpenAlexaff
Selina Plehn, Sajeev Wagle, H.P. Vasantha Rupasinghe

Notice bibliographique

RevueCurrent Research in Toxicology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueFungal Biology and Applications
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMushroomInonotus obliquusTriterpenoidNutraceuticalCancerTraditional medicineBioavailabilityMedicinePharmacologyCancer cellCytotoxicityBiologyIn vitroBiochemistryBotanyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer has become the second leading cause of death in the world. Integrative cancer therapy management is continuously evolving to enhance treatment outcomes. Chaga mushroom (Inonotus obliquus) is a parasitic fungus acclaimed to contain pharmaceutical and nutraceutical value in the fight against cancer. In particular, triterpenoid constituents derived from Chaga mushrooms have been recognized for their anti-cancer activity after distinguished cytotoxicity was repeatedly observed in cancer cells treated in vitro with lipophilic fractions of extract compared to aqueous ones. Studies that investigate the anti-cancer activity of Chaga mushroom triterpenoids are reviewed in this article to determine which cancer cell lines demonstrate the greatest susceptibility to them while highlighting the structure-activity relationships that are involved. Triterpenoid supplementation as an adjunct to cancer treatment may be a viable option as inotodiol and 3-β-22 α-dihydroxylanosta-8, 25-diene-24-one have been shown to exhibit anti-cancer activity similar to that of conventional drugs. Advances in addressing bioavailability challenges are also included in this review as studies include in vivo components.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,827
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,005

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 Opus0,467
Tête enseignante GPT0,594
Écart entre enseignants0,128 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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