New Insights on Dietary Polyphenols for the Management of Oxidative Stress and Neuroinflammation in Diabetic Retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic retinopathy (DR) is a neurodegenerative and vascular pathology that is considered one of the leading causes of blindness worldwide, resulting from complications of advanced diabetes mellitus (DM). Current therapies consist of protocols aiming to alleviate the existing clinical signs associated with microvascular alterations limited to the advanced disease stages. In response to the low resolution and limitations of the DR treatment, there is an urgent need to develop more effective alternative therapies to optimize glycemic, vascular, and neuronal parameters, including the reduction in the cellular damage promoted by inflammation and oxidative stress. Recent evidence has shown that dietary polyphenols reduce oxidative and inflammatory parameters of various diseases by modulating multiple cell signaling pathways and gene expression, contributing to the improvement of several chronic diseases, including metabolic and neurodegenerative diseases. However, despite the growing evidence for the bioactivities of phenolic compounds, there is still a lack of data, especially from human studies, on the therapeutic potential of these substances. This review aims to comprehensively describe and clarify the effects of dietary phenolic compounds on the pathophysiological mechanisms involved in DR, especially those of oxidative and inflammatory nature, through evidence from experimental studies. Finally, the review highlights the potential of dietary phenolic compounds as a prophylactic and therapeutic strategy and the need for further clinical studies approaching the efficacy of these substances in DR management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».