Catalytic Nanomedicine: Antioxidant Action and Clinical Benefits Using Cerium Oxide Nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Oxidative stress plays a central role in the pathogenesis of various chronic diseases by driving inflammation, cellular damage, and metabolic dysfunction. The imbalance between reactive oxy-gen species (ROS) production and antioxidant defenses contributes to neurodegenerative, cardi-ovascular, and inflammatory disorders, highlighting the urgent need for innovative therapeutic strategies. In this context, catalytic nanomedicine has emerged as a promising approach to mitigate oxidative damage through nanocatalysts that mimic enzymatic antioxidant activity. This review explores recent advances in antioxidant nanocatalysts, particularly metal oxide nanoparticles such as cerium oxide, emphasizing their biochemical mechanisms, therapeutic applications, and potential for clinical translation. This nanomaterial has demonstrated the ability to modulate redox homeostasis, reduce inflammatory markers, and preserve cellular integrity in preclinical models. Moreover, multifunctional nanocatalysts offer advantages such as enhanced stability, tunable catalytic activity, and the potential for targeted delivery, making them compelling candi-dates for precision medicine. However, despite their potential, significant challenges remain, parti-cularly concerning biocompatibility, long-term safety, and large-scale production. Further re-search is needed to optimize physicochemical properties, improve bioavailability, and ensure regulatory compliance. Therefore, addressing these limitations is essential to accelerate the trans-lation of experimental findings into clinical practice, paving the way for advanced nano-therapies with extensive biomedical applications that utilize catalytic mechanisms to modulate redox balance.
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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».