Green tea catechins: protectors or threats to DNA? A review of their antigenotoxic and genotoxic effects
Notice bibliographique
Résumé
This review examines the dual behavior of green tea catechins (GTCs), demonstrating the compound's ability to protect against oxidative stress and DNA damage while also potentially inducing genotoxicity under certain conditions. This duality may be attributed to their capacity both to scavenge free radicals and to generate these species via autooxidation. GTCs' antigenotoxic activities are mediated by multiple mechanisms, including reactive oxygen species (ROS) scavenging, regulation of endogenous antioxidant system (EAS), DNA repair, selective apoptosis of genetically compromised cells, epigenetic modulation, and metal ion (Cu, Fe, Zn) chelation-all of which collectively maintain cellular homeostasis and help reduce inflammation. However, at specific concentrations and in certain cellular conditions, GTCs' prooxidant effects-i.e., high ROS levels-might damage DNA and promote pro-apoptotic processes, potentially benefiting elimination of malignant cells. In contrast, lower ROS levels might stimulate antioxidant defenses via Nrf2 activation. Although evidence from both in vitro and in vivo studies indicates that GTCs consumption offers significant protection against diseases linked to oxidative DNA injury, the prooxidant properties of GTCs warrant careful consideration. Future research might focus on (1) optimizing GTC formulations for improved bioavailability, (2) assessing long-term outcomes, (3) evaluating toxicity at higher doses, and (4) investigating gut microbiome interactions. The dual antigenotoxic and genotoxic actions of GTCs indicate the potential role in preventive and complementary medicine, aligning with sustainable beneficial health strategies utilizing natural compounds.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».