Molecular mechanisms of life- and health-span extension: role of calorie restriction and exercise intervention
Notice bibliographique
Résumé
The aging process results in a gradual and progressive structural deterioration of biomolecular and cellular compartments and is associated with many pathological conditions, including cardiovascular disease, stroke, Alzheimer's disease, osteoporosis, sarcopenia, and liver dysfunction. Concomitantly, each of these conditions is associated with progressive functional decline, loss of independence, and ultimately disability. Because disabled individuals require care in outpatient or home care settings, and in light of the social, emotional, and fiscal burden associated with caring for an ever-increasing elderly population, research in geriatric medicine has recently focused on the biological mechanisms that are involved in the progression towards functional decline and disability to better design treatment and intervention strategies. Although not completely understood, the mechanisms underlying the aging process may partly involve inflammatory processes, oxidative damage, mitochondrial dysfunction, and apoptotic tissue degeneration. These hypotheses are based on epidemiological evidence and data from animal models of aging, as well as interventional studies. Findings from these studies have identified possible strategies to decrease the incidence of age-related diseases and delay the aging process. For example, lifelong exercise is known to extend mean life-span, whereas calorie restriction (CR) increases both mean and maximum life-span in a variety of species. Optimal application of these intervention strategies in the elderly may positively affect health-related outcomes and possibly longevity. Therefore, the scope of this article is to (i) provide an interpretation of various theories of aging from a "health-span" perspective; (ii) describe interventional testing in animals (CR and exercise); and (iii) provide a translational interpretation of these data.
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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 | 0,000 |
| 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 ».