Evaluation of the anti‐aging effects of Zinc‐α2‐glycoprotein peptide in clinical and in vitro study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Skin aging, characterized by the deterioration of skin density and elasticity, is a common concern among individuals seeking to maintain a youthful appearance. Zinc-α2-glycoprotein (ZAG) is secreted by various body fluids, and is associated with lipolysis and identified as an atopic dermatitis biomarker. This study evaluated the potential of ZAG peptides, which exert multiple benefits such as anti-aging. MATERIALS AND METHODS: We conducted a 4-week clinical trial on patients with noticeable periorbital wrinkles (n = 22) using a ZAG peptide-containing product. The effects of the products on skin density, elasticity, and the depth of periorbital wrinkles were evaluated using Cutometer Dual MPA580, Ultrascan, and Antera 3D CS, respectively. The effect of ZAG peptides on UVB-treated keratinocyte cells was evaluated in vitro to understand the mechanisms underlying its effects against impaired skin barrier function, collagen degradation, and senescence. In addition, the effects of ZAG peptides on cell viability and expression of aging and skin barrier-related genes were assessed using cell counting kit assay and quantitative reverse transcription-polymerase chain reaction, respectively. RESULTS: The patients demonstrated improved skin density, elasticity, and reduced periorbital wrinkles. Further, more than 85% patients scored the product as satisfactory regarding anti-aging effects. Furthermore, ZAG peptides reduced SA-β-gal staining, downregulated the senescence-related genes, and upregulated the skin barrier function-related genes in UVB-irradiated keratinocyte cells. CONCLUSIONS: Our clinical and in vitro findings showed that ZAG peptides exert anti-aging effects and improve skin barrier functions, suggesting their promising potential as therapeutic agents to combat skin aging and improve skin health.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».