Repurposing Fumaric Acid Esters to Treat Conditions of Oxidative Stress and Inflammation: A Promising Emerging Approach with Broad Potential
Notice bibliographique
Résumé
The medicinal benefit of salts of fumaric acid and its esters (FAE), known as fumarates (mono and dimethyl fumarate), was realized many years ago. Early on, FAE were derived from plants and mushrooms (e.g., Fumaria officinalis, Boletus fomentarius var. pseudo-igniarius). The FAE containing formulation Fumaderm® was licensed in Germany for the treatment of psoriasis in 1994. Recently, a clinical formulation of dimethyl fumarate known as BG12 (Tecfidera) was approved for use in the United States, New Zealand, Australia, European Union, Switzerland, and Canada for the treatment of multiple sclerosis. Others and we have assessed the potential benefit of FAE in a number of disease conditions that are diverse with respect to etiology but unified with regard to the involvement of inflammation and oxidative stress. Hence, a FAE-based drug with robust anti-oxidative and anti-inflammatory effects that is already US-FDA approved is a perfect contender for repurposing and rapid clinical implementation for their management. There is a burgeoning literature on the use of FAE in the prevention and treatment of diseases, other than psoriasis and MS, in which oxidative stress and/or inflammation are prominent. This chapter highlights critical information gleaned from these studies, exposes lacunae of potential importance, and provides related perspectives.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».