Nutritional and exercise-based therapies in the treatment of mitochondrial disease
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review will critically summarize the nutritional and exercise-based interventions that have been used to treat mitochondrial disease, with a focus on the biochemical or molecular rationale for their use as well as recent advances in the field. RECENT FINDINGS: Many nutritional-based treatment strategies have been used in an attempt to target energy impairment and its sequelae. Recently, coenzyme Q10, idebenone and triacylglycerol have been shown to bypass defective respiratory enzymes or scavenge free radicals, whereas creatine monohydrate has provided an alternative energy source. Thiamine has been used to decrease lactate levels and increase flux through aerobic metabolism, and riboflavin has been used as a precursor to complexes I and II. Several therapies employing various antioxidants in combination with other supplements have been effective at targeting several of the final common pathways of mitochondrial disease. Miscellaneous supplements, such as L-arginine and uridine, have also had recent success. However, although positive responses have been reported with these agents, many reports have shown no benefit, and there is widespread disparity in the literature. An alternative approach to treatment is exercise training. Both resistance and endurance exercise training have had positive outcomes in patients with mitochondrial disease, although several questions remain to be answered. SUMMARY: There is no currently recognized treatment for mitochondrial disease. Future clinical trials are needed, as well as research into the potential for in-vitro screening of various compounds within affected cells from patients. Until this time, an accurate diagnosis will facilitate treatment on a case-by-case basis.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».