The antidiabetic properties of lignans: a comprehensive review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetes mellitus (DM) is a chronic metabolic disease with a high global prevalence. Lignans, a class of plant natural compounds found in commonly consumed foods, are well-tolerated by humans and have demonstrated promising potential in the management of DM. Consumption of lignan-rich foods has been associated with improved overall health and quality of life. PURPOSE: The clinical and preclinical evidence on the role of lignans in managing DM are critically examined. METHODS: A thorough literature search was conducted across major scientific databases, focusing on studies that reported the effects of individual lignans on key diabetes indicators, such as glucose utilisation and insulin sensitivity, in both human and animal models, as well as in cell-based studies. RESULTS: A total of 180 lignans were included in the review. Out of these, only three were investigated in randomised clinical trials in humans and 31 in animal models. The reviewed evidence suggests some beneficial effects of lignans in preventing the development of obesity-related diabetes. Their therapeutic benefits in preventing diabetes-related complications, particularly diabetic nephropathy, in both type 1 and type 2 diabetes, are also supported. Metabolites of various lignans, produced by microbial metabolism in the gut and serum enzymes, appear to be key bioactive forms, highlighting the need for detailed pharmacodynamic studies, optimised dosage designs, and the use of the appropriate lignan molecules for cell-based screening. CONCLUSION: Lignans and their microbial metabolites show promise in preventing obesity-related diabetes and mitigating diabetes-related complications such as diabetic nephropathy, though further clinical studies are needed to optimize their therapeutic potential.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».