Therapeutic Strategies Targeting Oxidative Stress and Inflammation: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
Oxidative stress and inflammation are deeply interconnected processes implicated in the onset and progression of numerous chronic diseases. Despite promising mechanistic insights, conventional antioxidant and anti-inflammatory therapies such as NSAIDs, corticosteroids, and dietary antioxidants have shown limited and inconsistent success in long-term clinical applications due to challenges with efficacy, safety, and bioavailability. This review explores the molecular interplay between redox imbalance and inflammatory signaling and highlights why conventional therapeutic translation has often been inconsistent. It further examines emerging strategies that aim to overcome these limitations, including mitochondrial-targeted antioxidants, Nrf2 activators, immunometabolic modulators, redox enzyme mimetics, and advanced delivery platforms such as nanoparticle-enabled delivery. Natural polyphenols, nutraceuticals, and regenerative approaches, including stem cell-derived exosomes, are also considered for their dual anti-inflammatory and antioxidant potential. By integrating recent preclinical and clinical evidence, this review underscores the need for multimodal, personalized interventions that target the redox-inflammatory axis more precisely. These advances offer renewed promise for addressing complex diseases rooted in chronic inflammation and oxidative stress.
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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) | 0,000 | 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 ».