In vitro biological activities of a combination of Ha-rak remedy, Piper betle, and Garcinia mangostana for the treatment of atopic dermatitis
Notice bibliographique
Résumé
Background and purpose: Ha-rak (HR), an equal-proportion combination of roots from Capparis micracantha DC., Clerodendrum petasites S. Moore., Ficus racemosa L., Harrisonia perforata (Blanco) Merr., and Tiliacora triandra (Colebr.) Diels, Piper betle L. (PB), and Garcinia mangostana L. (GM) are commonly used in traditional Thai medicine to treat skin diseases, including atopic dermatitis (AD). Combining three medicines in adjusted proportions can improve efficacy, reduce toxicity, and reduce medication. This study aimed to evaluate the anti-allergic, anti-inflammatory, antimicrobial, and cytotoxic activities of the ethanolic extracts of different combinations to analyze the relationship among elements, medicinal tastes, and biological activities. Experimental approach: The biological activities (anti-allergic, anti-inflammatory, and anti-microbial activities and cell viability) of ethanolic extracts of plants and their combinations in various proportions were evaluated, as well as the chemical content of the developed remedies using the HPLC technique. Findings/Results: HMB-123 was the most significantly effective combination for AD. HMB-123 reduced β-hexosaminidase release from RBL-2H3 cells to a greater extent than chlorpheniramine. HMB-123 significantly inhibited nitric oxide and TNF-α production in LPS-stimulated RAW 264.7 cells. HMB-123 demonstrated antibacterial activity against all tested bacteria and antifungal activity against Candida albicans . For single extract, PB exhibited the highest anti-fungal activity, while GM exhibited the highest anti-bacterial activity. Conclusion and implications: The combined extracts showed potential as an optimized remedy for AD. HMB-123 demonstrated the highest anti-allergic, anti-inflammatory, and antimicrobial activities, making it a promising development candidate for AD treatment. To confirm safety and efficacy, further pre-clinical and clinical testing is necessary.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 ».