Dietary phenolic compounds as promising therapeutic agents for diabetes and its complications: A comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
In the middle of an ever-changing landscape of diabetes care, precision medicine, and lifestyle therapies are becoming increasingly important. Dietary polyphenols are like hidden allies found in our everyday meals. These biomolecules, found commonly in fruits, vegetables, and various plant-based sources, hold revolutionary potential within their molecular structure in the way we approach diabetes and its intimidating consequences. There are currently numerous types of diabetes medications, but they are not appropriate for all patients due to limitations in dosages, side effects, drug resistance, a lack of efficacy, and ethnicity. Currently, there has been increased interest in practicing herbal remedies to manage diabetes and its related complications. This article aims to summarize the potential of dietary polyphenols as a foundation in the treatment of diabetes and its associated consequences. We found that most polyphenols inhibit enzymes linked to diabetes. This review outlines the potential benefits of selected molecules, including kaempferol, catechins, rosmarinic acid, apigenin, chlorogenic acid, and caffeic acid, in managing diabetes mellitus as these compounds have exhibited promising results in in vitro, in vivo, in silico, and some preclinical trials study. This encompassing exploration reveals the multifaceted impact of polyphenols not only in mitigating diabetes but also in addressing associated conditions like inflammation, obesity, and even cancer. Their mechanisms involve antioxidant functions, immune modulation, and proinflammatory enzyme regulation. Furthermore, these molecules exhibit anti-tumor activities, influence cellular pathways, and activate AMPK pathways, offering a less toxic, cost-effective, and sustainable approach to addressing diabetes and its complications.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».