Combating Oxidative Stress and Inflammation in COVID‐19 by Molecular Hydrogen Therapy: Mechanisms and Perspectives
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
COVID‐19 is a widespread global pandemic with nearly 185 million confirmed cases and about four million deaths. It is caused by an infection with the severe acute respiratory syndrome coronavirus‐2 (SARS‐CoV‐2), which primarily affects the alveolar type II pneumocytes. The infection induces pathological responses including increased inflammation, oxidative stress, and apoptosis. This situation results in impaired gas exchange, hypoxia, and other sequelae that lead to multisystem organ failure and death. As summarized in this article, many interventions and therapeutics have been proposed and investigated to combat the viral infection‐induced inflammation and oxidative stress that contributes to the etiology and pathogenesis of COVID‐19. However, these methods have not significantly improved treatment outcomes. This may partly be attributable to their inability at restoring redox and inflammatory homeostasis, for which molecular hydrogen (H 2 ), an emerging novel medical gas, may complement. Herein, we systematically review the antioxidative, anti‐inflammatory, and antiapoptotic mechanisms of H 2 . Its small molecular size and nonpolarity allow H 2 to rapidly diffuse through cell membranes and penetrate cellular organelles. H 2 has been demonstrated to suppress NF‐ κ B inflammatory signaling and induce the Nrf2/Keap1 antioxidant pathway, as well as to improve mitochondrial function and enhance cellular bioenergetics. Many preclinical and clinical studies have demonstrated the beneficial effects of H 2 in varying diseases, including COVID‐19. However, the exact mechanisms, primary modes of action, and its true clinical effects remain to be delineated and verified. Accordingly, additional mechanistic and clinical research into this novel medical gas to combat COVID‐19 complications is warranted.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle