Enhancing the Bioavailability of Resveratrol: Combine It, Derivatize It, or Encapsulate It?
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Overcoming the limited bioavailability and extensive metabolism of effective in vitro drugs remains a challenge that limits the translation of promising drugs into clinical trials. Resveratrol, despite its well-reported therapeutic benefits, is not metabolically stable and thus has not been utilized as an effective clinical drug. This is because it needs to be consumed in large amounts to overcome the burdens of bioavailability and conversion into less effective metabolites. Herein, we summarize the more relevant approaches to modify resveratrol, aiming to increase its biological and therapeutic efficacy. We discuss combination therapies, derivatization, and the use of resveratrol nanoparticles. Interestingly, the combination of resveratrol with established chemotherapeutic drugs has shown promising therapeutic effects on colon cancer (with oxaliplatin), liver cancer (with cisplatin, 5-FU), and gastric cancer (with doxorubicin). On the other hand, derivatizing resveratrol, including hydroxylation, amination, amidation, imidation, methoxylation, prenylation, halogenation, glycosylation, and oligomerization, differentially modifies its bioavailability and could be used for preferential therapeutic outcomes. Moreover, the encapsulation of resveratrol allows its trapping within different forms of shells for targeted therapy. Depending on the nanoparticle used, it can enhance its solubility and absorption, increasing its bioavailability and efficacy. These include polymers, metals, solid lipids, and other nanoparticles that have shown promising preclinical results, adding more "hype" to the research on resveratrol. This review provides a platform to compare the different approaches to allow directed research into better treatment options with resveratrol.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 découle