Japanese Angelica Tree
Aralia elata
Aralia elata, también conocida como Hehuangpi o Duzhong, es un planta medicinal tradicional chino. Su uso en la medicina tradicional se centra principalmente en tratar condiciones como la artritis y el dolor de espalda baja, aunque sus aplicaciones específicas no están documentadas ampliamente. Se indican que los extractos de Aralia elata han mostrado promesa en diversos campos; por ejemplo, se usaron hojas para sintetizar nanoclústeres basados en ZnO efectivos en la tratamiento del agua residual. Además, un compuesto llamado Calenduloside E (CE) demostró actividad antiaterosclerótica potente al inhibir la fosfogliceratoquinasas 1 y mostró efectos protectores contra el daño inducido por ox-LDL en células HUVECs. Además, los glicósidos totales de la planta mostraron potencial para aliviar la inflamación del vía aérea y la secreción excesiva de mucus en modelos de ratones con asma. Las preocupaciones sobre seguridad son mínimas, no se han registrado problemas graves hasta la fecha, y no se ha reportado interacciones farmacológicas.
- Mejor evidencia
- D
- Precauciones
- —
Solo información. El uso tradicional no significa eficacia probada. La evidencia y la seguridad varían — consulte las fuentes citadas.
Lo que dice la ciencia
- El compuesto Aralia elata Calenduloside E (CE) muestra una actividad anti-aterosclerótica potente inhibiendo la quinasa de glicerato fosfógeno 1 (PGK1).
- Una derivada (C5) de calendulosido E de Aralia elata mostró actividad protectora contra el daño inducido por ox-LDL en células HUVECs mediante la targeting de HSP90β.
- Se utilizaron extractos de hojas de Aralia elata para sintetizar nanoclústeres basados en ZnO que eliminan eficientemente los teñidos orgánicos del agua residual.
- El tratamiento con GA en ratones asmáticos mostró una inflamación de las vías aéreas reducida y una secreción mucosa hiperaítica con alteraciones en los niveles de citocinas y expresión génica.
Frequently asked questions
What is Japanese Angelica Tree?
Japanese Angelica Tree (Aralia elata) is a plant documented in FolkKB's traditional-medicine reference, drawn from sourced literature and cross-checked against the evidence.
What does the scientific evidence say about Japanese Angelica Tree?
4 sourced findings are recorded for Japanese Angelica Tree; the strongest carries evidence grade D. For example: El compuesto Aralia elata Calenduloside E (CE) muestra una actividad anti-aterosclerótica potente inhibiendo la quinasa de glicerato fosfógeno 1 (PGK1).
How strong is the evidence for Japanese Angelica Tree?
The strongest finding for Japanese Angelica Tree carries evidence grade D — preliminary or traditional. Grades run A (strongest) to D (preliminary or traditional).
Is Japanese Angelica Tree safe? What are the side effects?
No major safety issues are recorded for Japanese Angelica Tree in our sources, but the data may be incomplete. Consult a qualified professional before use.
Does Japanese Angelica Tree interact with medications?
No drug interactions are recorded for Japanese Angelica Tree in our sources. This does not rule them out — check with a pharmacist.
What are the common names of Japanese Angelica Tree?
Japanese Angelica Tree is also known as: Аралия высокая, Angelique du Japon.
Is Japanese Angelica Tree a proven treatment?
No. FolkKB is informational only. Traditional use and early findings are not proof of efficacy or safety — consult a qualified professional and never self-treat.
Fuentes
- T2 Discovery of Calenduloside E (CE) and its derivatives as the glycolytic enzyme phosphoglycerate kinase 1 (PGK1) inhibitors for suppressing atherogenesis. literature abstract metadata
- T2 Discovery and Evaluation of Novel Calenduloside E Derivatives Targeting HSP90β in Ox-LDL-Induced HUVECs Injury. literature abstract metadata
- T2 Ameliorative effects of total glycosides from Aralia elata on airway inflammation and mucus hypersecretion in asthmatic mice. literature abstract metadata
- T2 Aralia elata leaf extracts synthesize ZnO-based nanoclusters and their dye removal applications. literature abstract metadata