机器学习建模和响应表面方法驱动的抗氧化和抗癌活动的基托桑纳米颗粒介导的提取物的Bacopa monnieri的响应表面方法
Seyma Bulut1, Muhammad Aasim2, Bugrahan Emsen2
1Department of Biotechnology, Faculty of Science, Necmettin Erbakan University, 42090 Konya, Turkey.
International journal of biological macromolecules
|April 25, 2025
概括
素纳米颗粒 (CNPs) 显著增强了Bacopa monnieri提取物的抗氧化和抗癌作用. 这种增强显示出开发用于治疗应用的新型基于CNP的配方的前景.
科学领域:
- 纳米技术 纳米技术
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 生物化学 生物化学
背景情况:
- 巴科帕蒙尼耶里提取物具有神经保护性,抗氧化和抗癌性质.
- 素纳米颗粒 (CNPs) 正在探索如何提高药物的生物可用性和疗效.
研究的目的:
- 研究CNP对Bacopa monnieri提取物抗氧化和抗癌活性的影响.
- 评估CNP丰富的提取物的体外疗效.
主要方法:
- 在不同度的CNP中进行体外射线再生.
- 抗氧化剂测定:DPPH自由基清除和H2O2去除.
- 细胞毒性测定:在HeLa细胞上释放LDH和XTT活力.
- 使用响应表面回归和机器学习 (ML) 模型 (MLP,RF) 的统计分析.
主要成果:
- 丰富CNP显著增强DPPH的基因清除活动 (高达95.60%) 和H2O2清除.
- 水性提取物对HeLa细胞表现出最强的细胞毒性作用.
- 与乙醇提取物相比,CNP丰富的甲醇和水提取物表现出明显更高的细胞毒性.
- 机器学习模型,特别是MLP,准确地预测了实验结果.
结论:
- 丰富CNP显著改善了Bacopa monnieri提取物的抗氧化和抗癌特性.
- 这项研究强调了基于CNP的配方在增强天然提取物的治疗疗效方面的潜力.
- 对 CNP 丰富的 Bacopa monnieri 配方进行进一步研究是有必要的.
