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Record W7028539968

Fingerprinting, bioattivita e sicurezza di droghe a terpeni e polifenoli

2012· other· it· W7028539968 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueInstitutional Research Information System University of Ferrara (University of Ferrara) · 2012
Typeother
Languageit
Field
Topic
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsStudioReinforced concreteArchitectural design
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Le droghe oggetto dello studio
\nAttività: il progetto prenderà in considerazione fonti di miscele terpeniche o di polifenoli, di origine amazzonica (Hedychium coronarium, Piper imperiale, Peperomia galoides foglie), africana (Juniperus oxycedrus, Juniperus excelsa, Pinus pinea, Cryptocarya massoia) e indiana (Terminalia chebula).
\nMotivazioni della scelta: la scelta del materiale vegetale è vincolata a diversi aspetti: a) il gruppo di ricerca da diversi anni si occupa di fonti vegetali di provenienza sud-americana, africana ed indiana con particolare riferimento a droghe ricche in terpeni e composti polifenolici, e tale progetto è una delle soluzioni consequenziali a tale impostazione; 
\nb) lo studio etno-farmaco-botanico delle fonti precede, e accompagna sempre, lo studio biologico farmaceutico che ne segue: tale approccio ci ha permesso di individuare le fonti in oggetto come elemento di studio; 
\nc) alcune delle droghe e delle miscele terpeniche scelte presentano una letteratura modesta, datata, o assente; 
\nd) nessuna delle droghe e delle miscele terpeniche considerate è stata studiata con il profilo e la progettualità qui presentate.
\n
\nLe metodiche estrattive:
\nAttività: la scelta del modello estrattivo è il primo passo per valutare sul piano fitochimico resa, qualità e quantità delle molecole di interesse, rapporti qualitativi e quantitativi delle specie chimiche. In base al differente approccio estrattivo è possibile valutare successivamente quale risulti più adeguato ad una maggiore efficacia e sicurezza salutistica del prodotto. Saranno applicate metodiche estrattive classiche quali distillazione, soxhlet, SFE e con estrattore Naviglio (per molecole termolabili). Il nostro gruppo di ricerca ha, rispetto all’approccio e alle metodiche scelte, esperienza pregressa e consolidata (Bruni et al. Phytochem. Anal. 13, 257–261, 2002; Sacchetti and Bruni. Efficiency of extracting vitamin E from plant sources. In: Encyclopedia of Vitamin E. Victor R Preedy and Ronald R Watson Eds.; CABI Publishing, Wallingford, Oxon, OX10 8DE, UK. 2007). 
\nObiettivi: individuare per ciascuna droga il modello estrattivo e le condizioni più adatte:
\na) ad una resa ottimale; 
\nb) ad un profilo composizionale in grado di esprimere attività salutistica efficace e sicura; 
\nc) ad un ridotto time consuming; 
\nd) adeguate ad uno scale up verso l’aspetto produttivo efficace in termini sia di operatività sia economici.
\n
\n
\n
\nCaratterizzazione fitochimica delle miscele terpeniche ottenute e/o polifenoliche
\nAttività: la caratterizzazione avverrà valutando singolarmente e combinando le evidenze che emergeranno da analisi GC, GC-MS, HPLC-MS, HPTLC-MS ed 1H/13C-NMR seguendo un modello già consolidato per il nostro gruppo di ricerca anche per matrici analoghe (Guerrini et al. J. Agric. Food Chem. 57: 4103–4111, 2009; Guerrini et al. Environ. Toxicol Pharmacol. 27: 39-48, 2009; Sacchetti et al. Nat. Prod. Res. 21: 167-179, 2007; Guerrini et al. J. Agric. Food Chem. 54: 7778-7788, 2006; Sacchetti et al. Flav. Fragr. J. 21: 674-676, 2006). 
\nObiettivi: individuare per ciascuna miscela terpenica e/o polifenolica tutti gli elementi più adeguati:
\na) ad un fingerprinting dettagliato e completo (profilo gas cromatografico GC-MS, HPLTC-MS, NMR) e nel caso di droghe a contenuto flavonoidico o polifenolico, come le droghe del genere Terminalia, ad una caratterizzazione via NMR, HPTLC-MS e HPLC-MS.
\nb) alla identificazione e caratterizzazione di ciascuna specie chimica presente nella miscela (profili NMR e banche dati); 
\nc) alla possibilità di riconoscere e caratterizzare dal fingerprinting differenti estratti che poi potranno esprimere per efficacia e sicurezza la più corretta attività salutistica: strumento di controllo di qualità in linea (scale up) e strumento di predizione sulla bioattività.
\n
\nBioattività dei fitocomplessi 
\nAttività: l’indagine sull’attività biologica delle miscele terpeniche e polifenoliche sarà incentrata sulla valutazione dell’attività antiossidante, antimicrobica, citotossica, mutagena e mutageno-protettiva seguendo protocolli di ricerca consolidati e innovativi per le matrici in oggetto (Guerrini et al. Environ. Toxicol. Pharmacol. 27: 39-48, 2009; Bruni et al. Fitoterapia, 77: 538-545, 2006; Guerrini et al. J. Agric. Food Chem. 54: 7778-7788, 2006). Verrà inoltre introdotta la valutazione dell'attività su linee cellulari umane, aspetto innovativo per il nostro gruppo di ricerca.
\nAttività antiossidante: saranno impiegati saggi in vitro quali DPPH test e DPPH-(HP)TLC bioautographic assay; beta-carotene bleaching, frequentemente impiegato nella valutazione di miscele o composti lipofili; test del citocromo C, in cui si valuta la capacità di inibire la riduzione del citocromo causata dal radicale superossido.
\nAttività antimicrobica: saranno utilizzati ceppi ATCC ed isolati clinici del lievito patogeno Candida albicans, responsabile di diffuse e importanti dermatomicosi, e ceppi batterici Gram positivi (Staphylococcus aureus subsp. aureus, Enterococcus foecalis) e negativi (Escherichia coli, Pseudomonas aeruginosa) responsabili, ad esempio, delle più comuni affezioni quali disturbi da raffreddamento ed enterocoliti. A questo scopo, saranno impiegate tecniche tradizionali su terreno solido (Disk Diffusion Assay), liquido (Microplate reader) e (HP)TLC-bioautographic assay allo scopo di individuare gli estratti più attivi e di determinare la minima concentrazione inibente (MIC) e battericida (MBC).
\nAttività citotossica, mutagena e mutageno-protettiva: le proprietà citotossiche, mutageniche e anti-mutagene saranno valutate con saggi a breve termine che utilizzano organismi a struttura procariote (ceppi di Salmonella tiphymurium, test di Ames; Escherichia coli, SOS Chromotest) e organismi ad organizzazione eucariote (ceppo D7 di Sacharomyces cerevisiae) come simulatori di sezioni del complesso contesto di evoluzione della cancerogenesi e problematiche correlate.
\nIl test di Ames con Salmonella typhimurium, è utilizzato sia per la valutazione della mutagenicità, sia messo a punto ed adattato alla valutazione anche dell'antimutagenicità (Maron, Ames, Mutat Res 113:173-215,1983). Intendiamo anche avvalerci del modello microbiologico SOS Chromotest, sviluppato su E.coli (Quillardet et al., Proc.Nat.Acad.Sci. 79:5971-5975,1982). Questo test si avvale di un ceppo di E. coli con un gene reporter (accoppiato con un sistema di riparo SOS), che codifica per l’enzima beta-galattosidasi. Saranno utilizzati kit commerciali (ENVIRONMENTAL BIO DETECTION PRODUCTS INC, EBPI, Canada), che consentono una rapida ed affidabile stima dell’azione mutagena ed antimutagena con la possibilità di stimare per via colorimetrica la concentrazione della fosfatasi alcalina come indicatore di tossicità. Queste valutazioni saranno integrate da evidenze ottenute con un sistema biologico eucariote che impiega il lievito Saccharomyces cerevisiae, ceppo D7, che può essere usato per valutare l'induzione di mutazioni puntiformi, ricombinazione mitotica e conversione genica (Zimmermann et al. Mutat Res 133:199-244,1984). Al fine di includere nei test la possibile attivazione metabolica sia dei controlli genotossici positivi che dei modulatori vegetali, verranno utilizzati sistemi adeguati a ciascun saggio come da letteratura correlata (Quillardet et al., Proc.Nat.Acad.Sci. 79:5971-5975,1982; Del Carratore, Mutat Res 121:117-123,1983; Maron, Ames, Mutat Res 113:173-215,1983). 
\nCome ulteriore estensione delle valutazioni di bioattività per quegli estratti particolarmente efficaci e sicuri, saranno effettuate valutazioni in vitro su linee cellulari umane.
\nObiettivi: individuare e selezionare quegli estratti particolarmente attivi per efficacia e sicurezza per le bioattività saggiate.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.005
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesScience and technology studies, Research integrity, Insufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.865
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0050.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.002
Meta-epidemiology (broad)0.0020.001
Bibliometrics0.0090.004
Science and technology studies0.0030.007
Scholarly communication0.0000.009
Open science0.0050.003
Research integrity0.0020.003
Insufficient payload (model declined to judge)0.0080.025

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.080
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.202 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2012
Admission routes1
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