Curcumin as an Antioxidant Against Ziprasidone Induced Lipid Peroxidation in Human Plasma: Potential Relevance to Cortico Subcortical Circuit Function
Notice bibliographique
Résumé
Oxidative stress observed in schizophrenia and other psychiatric disorders can induce neuronal damage and modulate intracellular signaling, ultimately leading to neuronal death by apoptosis or necrosis. The aim of this study was to estimate in vitro the possible antioxidant properties of curcumin, the natural polyphenolic antioxidant, and its protective effects against lipid peroxidation induced by the atypical antipsychotic Ziprasidone. Curcumin (5 µg/mL, 12.5 µg/mL, 25 µg/mL, 50 µg/mL) was added to human plasma and incubated for 1 and 24 h, alone and in the presence of Ziprasidone (40 ng/mL, 139 ng/mL, 250 ng/mL). Control plasma samples were incubated for 1 and 24 h. The concentration of thiobarbituric acid-reactive substances (TBARSs; lipid peroxidation marker) was determined by the spectrophotometric method according to Rice-Evans. Curcumin at the tested concentrations significantly inhibited lipid peroxidation in human plasma by about 60%. Ziprasidone (40 ng/mL, 139 ng/mL, 250 ng/mL) significantly increased TBARS levels, but in the presence of the studied curcumin concentrations, its pro-oxidative effects were reduced by about 56%. Our results confirm that Ziprasidone in vitro may induce lipid peroxidation in human plasma, whereas curcumin protects against lipid peroxidation in human plasma caused by the antipsychotic Ziprasidone.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».