Naringenin in Melanoma: Mechanistic Insights and Nanodelivery Strategies for Clinical Translation
Notice bibliographique
Résumé
Skin cancer, particularly melanoma, represents a major global health challenge primarily driven by ultraviolet (UV) radiation. Recent research highlights naringenin, a citrus-derived flavonoid, as a promising therapeutic candidate due to its ability to generate reactive oxygen species (ROS), induce cell cycle arrest, activate caspase-3, inhibit ERK1/2 and JNK MAPK signaling, and suppress angiogenesis. It also promotes melanogenesis by modulating Wnt/β-catenin and PI3K pathways and enhancing tyrosinase activity. Beyond its anticancer actions, naringenin exerts antioxidant, anti-inflammatory, and antiphotoaging effects, making it a versatile agent for dermatological applications. However, rapid metabolism, poor solubility, and limited bioavailability hinder its clinical translation. To overcome these challenges, advanced nanocarrier systems, including lipid nanoparticles, polymeric nanoparticles, liposomes, ethosomes, and nanostructured lipid carriers, have been engineered to enhance stability, skin penetration, and tumor-targeted delivery. These innovations highlight the potential of integrating mechanistic insights with delivery strategies to maximize therapeutic efficacy. Nonetheless, challenges such as high production costs, variability in phytochemical composition, and the need for harmonized manufacturing protocols remain. Addressing these barriers through multidisciplinary research and international collaboration is essential to translate phytochemical-based nanotherapies into safe and effective clinical options for melanoma management.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».