Effect of Oregon grape root extracts on P-glycoprotein mediated transport in in vitro cell lines
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study aims to investigate the potential of Oregon grape root extracts to modulate the activity of P-glycoprotein. Methods: We performed 3H-CsA or 3H-digoxin transport experiments in the absence or presence of two sources of Oregon grape root extracts (E1 and E2), berberine or berbamine in Caco-2 and MDCKII-MDR1 cells. In addition, real time quantitative polymerase chain reaction (RT-PCR) was performed in Caco-2 and LS-180 cells to investigate the mechanism of modulating P-glycoprotein. Results: Our results showed that in Caco-2 cells, Oregon grape root extracts (E1 and E2) (0.1–1 mg/mL) inhibited the efflux of CsA and digoxin in a dose-dependent manner. However, 0.05 mg/mL E1 significantly increased the absorption of digoxin. Ten µM berberine and 30 µM berbamine significantly reduced the efflux of CsA, while no measurable effect of berberine was observed with digoxin. In the MDCKII-MDR1 cells, 10 µM berberine and 30 µM berbamine inhibited the efflux of CsA and digoxin. Lastly, in real time RT-PCR study, Oregon grape root extract (0.1 mg/mL) up-regulated mRNA levels of human MDR1 in Caco-2 and LS-180 cells at 24 h. Conclusion: Our study showed that Oregon grape root extracts modulated P-glycoprotein, thereby may affect the bioavailability of drugs that are substrates of P-glycoprotein.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».