Insights into therapeutic potential and practical applications of natural toxins from poisonous mushrooms
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionMushrooms, belonging to the phyla Ascomycota and Basidiomycota, comprise approximately 14,000 known species, among which a small fraction are toxic. While toxic mushrooms are primarily associated with adverse health effects, recent research highlights their potential as sources of bioactive compounds with promising therapeutic applications.MethodsA systematic review was conducted using four major electronic databases: Web of Science, Google Scholar, PubMed, and ScienceDirect. The literature search, completed on July 1, 2024, utilized keywords including "Poisonous mushrooms," "Mushroom toxins," "Mycotoxins," "Beta-glucans," "Psilocybin," and "Therapeutic applications." Articles were selected based on specific inclusion criteria, focusing on studies investigating the biochemical, toxicological, and pharmacological properties of toxic mushroom compounds. Studies unrelated to mushrooms, non-peer-reviewed sources, or those with outdated or incomplete data were excluded.ResultsThis review examines key toxic mushroom compounds such as amanitins, phallotoxins, ibotenic acid, muscimol, orellanine, and gyromitrin, emphasizing their biosynthesis, structural features, and health effects. Despite their toxicity, compounds like beta-glucans, polysaccharides, lectins, and psilocybin exhibit immune-modulating, anticancer, and neuroprotective properties. These bioactive compounds have shown promise in targeting cancer stem cells and enhancing neurotransmitter activity, positioning them as potential therapeutic agents.DiscussionUnderstanding the therapeutic potential of toxic mushroom-derived bioactive compounds bridges toxicology and pharmacology, offering novel avenues for drug discovery. Comparative analysis with existing treatments highlights their unique advantages in modern medicine.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».