Phenolic acids from Anisopus mannii modulates phosphofructokinase 1 to improve glycemic control in patients with type 2 diabetes: A double-blind, randomized, clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Phenolic acid-rich fraction from Anisopus mannii (PhAM) contains abundance of ferulic acid, gallic acid, protocatechuic acid, and syringic acid. Among other glycolytic enzymes, in vitro, PhAM counteracted the binding of sodium orthovanadate to phosphofructokinase 1 (PFK-1), improving its activities. In a rat model of diet-induced diabetes, PhAM monotherapy reduced HbA1c by an average of 0.63 % and fasting plasma glucose by 25 mg/dl. This herb rescued β-cells from streptozotocin-mediated destruction, thereby improving glycemic control. Supported by the preclinical trial, eighty-five patients with type 2 diabetes (T2D) receiving first-line medications were enrolled in a double-blind, randomized, placebo-controlled trial with a 90 % power level. Patients were randomized into a placebo group or either of the following two treatment groups: oral administration of 12 mg or 20 mg/kg body weight of PhAM once every 48 h for 6 months. Both treatments were well tolerated. At the endpoint, more than 70 % of patients achieved a 0.5 - 2.0 decrease in HbA1c levels and a > 20 mg/dl decrease in fasting blood glucose, meeting the pre-specified primary outcome. 66 % of patients treated with 20 mg PhAM achieved the < 7 % HbA1c and HOMA-IR of > 1.0 goal. respectively. Our study shows that PhAM can supplement first-line medications to achieve target glycemic control within 6 months.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».