Flavonoids in combating renal fibrosis: Targeting NF‐κB signal and in silico support

水飞蓟宾 化学 黄芩素 纤维化 药理学 柚皮苷 肾脏疾病 氧化应激 黄芩苷 炎症 生物化学 医学 内科学 高效液相色谱法 色谱法
作者
Haitham Amin,Hanan S. Althagafy,Mostafa S. Abd El‐Maksoud,Islam M. Ibrahim,Emad H.M. Hassanein
出处
期刊:Chemistry & Biodiversity [Wiley]
标识
DOI:10.1002/cbdv.202403022
摘要

Chronic kidney disease (CKD) is an overriding concern for many researchers, as it causes unspeakable suffering among patients. Renal fibrosis is the hallmark of end‐stage kidney disease (ESKD), which can progress to death. The super‐fuels for renal fibrosis are oxidative stress and inflammation. It occurs in all CKD patients, but how it develops is still ambiguous. Flavonoids demonstrate tremendous fighting power against inflammation and oxidative stress in many diseases. NF‐κB suppression has been deeply investigated in renal fibrosis, with phenomenally good outcomes. This review shed light on flavonoids’ ability to beat renal fibrosis associated with NF‐κB activation. Flavonoids exhibit a promising antifibrotic effects through targeting NF‐κB such as Apigenin, Baicalin, Diosmin, Epigallocatechin 3‐Gallate, Genistein, Isoliquiritigenin, Naringin, Puerarin, Quercetin, Silibinin, Wogonin, Biochanin A, and Cardamonin. Moreover, in silico studies showed that flavonoids displayed an outstanding inhibitory effect on NF‐κB based on the energy of binding. They are well‐fitted to the binding pocket of the target protein by forming hydrogen bonds, hydrophobic and ionic interactions with the key amino acid residues. The outcomes revealed that silibinin, baicalin, and baicalein are the most powerful NF‐κB inhibitors. In conclusion, through suppressing NF‐κB signal, flavonoids display a dynamite performance in combating CKD and renal fibrosis.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
科研通AI6.4应助FreeRice采纳,获得10
刚刚
刚刚
隐形曼青应助cmc采纳,获得10
刚刚
Joeswith完成签到,获得积分10
刚刚
刚刚
曹冲发布了新的文献求助10
1秒前
所所应助搞怪的思卉采纳,获得10
1秒前
1秒前
1324564发布了新的文献求助20
1秒前
hufan2441发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
1秒前
小马甲应助悠游书浪采纳,获得10
1秒前
yjh123应助Gavin采纳,获得10
2秒前
宇少爱学习哟完成签到,获得积分10
2秒前
Tong完成签到,获得积分10
3秒前
yang2026发布了新的文献求助10
4秒前
哒哒哒完成签到,获得积分10
4秒前
ff999完成签到,获得积分10
5秒前
马少洋发布了新的文献求助10
5秒前
panzerVI发布了新的文献求助10
5秒前
pokeee发布了新的文献求助10
6秒前
依凡发布了新的文献求助10
6秒前
咕咚完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
冷静的高烽完成签到,获得积分10
7秒前
ciza完成签到,获得积分10
7秒前
皮皮灰熊发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
刻苦的千凝完成签到,获得积分10
8秒前
9秒前
飞快的外套完成签到 ,获得积分10
9秒前
9秒前
上官若男应助CBCBCB采纳,获得10
9秒前
10秒前
10秒前
Yin完成签到 ,获得积分10
10秒前
10秒前
hhhhh完成签到,获得积分10
11秒前
在水一方应助godblessyou采纳,获得10
11秒前
高分求助中
Principles of Economics, 11th Edition 10000
University Physics with Modern Physics, 16th edition 10000
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition 510
Social Skills Improvement System-Rating Scales--Chinese Version 500
Dynamische Polarisation von H-1 und B-11 in (CH-3)-3NBH-3 500
CLSI M07 2024 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7248275
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8871254
关于积分的说明 18716482
捐赠科研通 6927344
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3198293
关于科研通互助平台的介绍 2373888
邀请新用户注册赠送积分活动 2173046