Synthesis of Silver Nanoparticles Using <i>Camellia sinensis</i> Leaf Extract: Promising Particles for the Treatment of Cancer and Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Both diabetes and cancer pose significant threats to public health. To overcome these challenges, nanobiotechnology offers innovative solutions for the treatment of these diseases. However, the synthesis of nanoparticles can be complex, costly and environmentally toxic. Therefore, in this study, we successfully synthesized Camellia sinensis silver nanoparticles (CS-AgNPs) biologically from methanolic leaf extract of C. sinensis and as confirmed by the visual appearance which exhibited strong absorption at 456 nm in UV-visible spectroscopy. The fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) analysis revealed that phytochemicals of C. sinensis were coated with AgNPs. Scanning electron microscopy (SEM) analysis showed the spherical shape of CS-AgNPs, with a size of 15.954 nm, while X-ray diffraction spectrometry (XRD) analysis detected a size of 20.32 nm. Thermogravimetric analysis (TGA) indicated the thermal stability of CS-AgNPs. The synthesized CS-AgNPs significantly inhibited the ehrlich ascites carcinoma (EAC) cell growth with 53.42±1.101 %. The EAC cell line induced mice exhibited increased level of the serum aspartate aminotransferase (AST), alanine transaminase (ALT), and alkaline phosphatase (ALP), however this elevated serum parameter significantly reduced and controlled by the treatment with CS-AgNPs. Moreover, in a streptozotocin-induced diabetic mice model, CS-AgNPs greatly reduced blood glucose, total cholesterol, triglyceride, low-density lipoprotein (LDL) and creatinine levels. These findings highlight that the synthesized CS-AgNPs have significant anticancer and antidiabetic activities that could be used as promising particles for the treatment of these major diseases. However, pre-clinical and clinical trial should be addressed before use this particles as therapeutics agents.
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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 | 0,001 |
| 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 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 ».