Multi‐Target Modulation of Polyphenols in Diabetic Kidney Disease Therapeutics: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
Diabetic kidney disease (DKD) is a severe complication of diabetes that presents as progressive kidney dysfunction and is the primary cause of end-stage kidney failure. Despite therapeutic advances, including the use of angiotensin-converting enzyme inhibitors, angiotensin receptor blockers, sodium-glucose co-transporter-2 inhibitors, glucagon-like peptide-1 agonists, and non-steroidal mineralocorticoid receptor antagonists, managing DKD remains challenging. Current therapies mainly focus on glycemic control, hypertension management, and albumin reduction to mitigate kidney damage. Nevertheless, these approaches often fail to halt disease progression or restore renal function. There is therefore an urgent need for therapies with safer profiles that can be used singly to target the disease's underlying pathophysiology or integrated into traditional care. Polyphenols possess biological properties capable of addressing these unmet needs by targeting multiple underlying mechanisms involved in DKD pathogenesis. The literature search occurred between September 2024 and April 2025, with most articles sourced from the last 5 years. This review explores polyphenol classes that have demonstrated nephroprotective effects in vitro, in vivo, and in clinical trials. It also highlights the interconnected multi-pathways and molecular mediators potentially regulated by specific polyphenols for kidney function improvement. This multi-target therapeutic approach is especially beneficial for DKD, where several metabolic dysfunctions underlie its pathogenesis. Identifying polyphenols as a therapeutic option could lead to integrative patient care that embraces the strengths of conventional medicine and phytomedicine for better disease management and outcomes. There is therefore a need for more clinical trials to assess polyphenols' safety and efficacy in managing DKD.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».