Revista de desarrollo de fármacos

Revista de desarrollo de fármacos
Acceso abierto

ISSN: 2329-6631

abstracto

Actividad inhibidora de la α-glucosidasa de plantas medicinales tradicionales comunes utilizadas para la diabetes mellitus

Alaaeldin Ahmed Hamza, Taoufik Saleh Ksiksi, Obaid Ali A Shamsi y Salem Abobakr Balfaqh

La inhibición de la α-glucosiasa y la reducción asociada de la absorción de glucosa es un enfoque atractivo para disminuir la hiperglucemia posprandial y para el descubrimiento de potentes agentes antidiabéticos. Una de las fuentes más importantes de posibles inhibidores de la α-glucosiasa representa la clase de polifenoles. Este artículo tiene como objetivo evaluar el plan previo de extractos herbales ricos en polifenoles en el manejo de la diabetes mellitus, para abordar su actividad inhibidora de la α-glucosidasa. Los extractos ricos en polifenoles de trece plantas tradicionalmente antidiabéticas ampliamente utilizadas en las regiones de Asia y el Mediterráneo fueron evaluados por su potencial actividad inhibidora de la α-glucosidasa. Entre estas plantas evaluadas, 10 fueron mucho más fuertes que las del estándar de acarbosa. Punica granatum manifestó la actividad inhibitoria más alta con IC50 a 3,59 ± 0.11 µg/mL, seguido por Psidium guajava con IC50 a 8.08 ± 0,10 µg/mL y Cinnamomum zeylanicum con IC50 a 9.87.08 ± 0,14 µg/mLA. Se observó una alta correlación (r=0,65, p<0,001) entre la inhibición de la α-glucosidasa y el contenido fenólico total de todas las plantas. Punica granatum, P. guajava, C. zeylanicum y Ziziphus spina-christi también tuvieron el contenido fenólico total más alto. Los extractos de las especies de plantas antes estudiadas pueden potencialmente reemplazar a la acarbosa en su uso clínico actual para mejorar el control glucémico posprandial en diabéticos tipo 2. Como resultado, estos extractos ricos en polifenoles ofrecen potencialmente un enfoque complementario para desarrollar alimentos funcionales y posibles agentes antidiabéticos.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
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