Curcumin and neurodegenerative diseases
Notice bibliographique
Résumé
Over the last 10 years curcumin has been reported to be effective against a wide variety of diseases and is characterized as having anticarcinogenic, hepatoprotective, thrombosuppressive, cardioprotective, antiarthritic, and anti-infectious properties. Recent studies performed in both vertebrate and invertebrate models have been conducted to determine whether curcumin was also neuroprotective. The efficacy of curcumin in several preclinical trials for neurodegenerative diseases has created considerable excitement mainly because of its lack of toxicity and low cost. This suggests that curcumin could be a worthy candidate for nutraceutical intervention. As aging is a common risk factor for neurodegenerative diseases, it is possible that some compounds that target aging mechanisms could also prevent these kinds of diseases. One potential mechanism to explain several of the general health benefits associated with curcumin is that it may prevent aging-associated changes in cellular proteins that lead to protein insolubility and aggregation. This loss in protein homeostasis is associated with several age-related diseases. Recently, curcumin has been found to help maintain protein homeostasis and extend lifespan in the model invertebrate Caenorhabditis elegans. Here, we review the evidence from several animal models that curcumin improves healthspan by preventing or delaying the onset of various neurodegenerative diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,004 |
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 ».