Intranasal Insulin as a Treatment for Alzheimer’s Disease: A Review of Basic Research and Clinical Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Research in animals and humans has associated Alzheimer's disease (AD) with decreased cerebrospinal fluid levels of insulin in combination with decreased insulin sensitivity (insulin resistance) in the brain. This phenomenon is accompanied by attenuated receptor expression of insulin and insulin-like growth factor, enhanced serine phosphorylation of insulin receptor substrate-1, and impaired transport of insulin across the blood-brain barrier. Moreover, clinical trials have demonstrated that intranasal insulin improves both memory performance and metabolic integrity of the brain in patients suffering from AD or its prodrome, mild cognitive impairment. These results, in conjunction with the finding that insulin mitigates hippocampal synapse vulnerability to beta amyloid, a peptide thought to be causative in the development of AD, provide a strong rationale for hypothesizing that pharmacological strategies bolstering brain insulin signaling, such as intranasal administration of insulin, could have significant potential in the treatment and prevention of AD. With this view in mind, the review at hand will present molecular mechanisms potentially underlying the memory-enhancing and neuroprotective effects of intranasal insulin. Then, we will discuss the results of intranasal insulin studies that have demonstrated that enhancing brain insulin signaling improves memory and learning processes in both cognitively healthy and impaired humans. Finally, we will provide an overview of neuroimaging studies indicating that disturbances in insulin metabolism--such as insulin resistance in obesity, type 2 diabetes and AD--and altered brain responses to insulin are linked to decreased cerebral volume and especially to hippocampal atrophy.
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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 | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».