Polyphenols: Multipotent Therapeutic Agents in Neurodegenerative Diseases
Notice bibliographique
Résumé
Aging leads to numerous transitions in brain physiology including synaptic dysfunction and disturbances in cognition and memory. With a few clinically relevant drugs, a substantial portion of aging population at risk for age-related neurodegenerative disorders require nutritional intervention. Dietary intake of polyphenols is known to attenuate oxidative stress and reduce the risk for related neurodegenerative diseases such as Alzheimer's disease (AD), stroke, multiple sclerosis (MS), Parkinson's disease (PD), and Huntington's disease (HD). Polyphenols exhibit strong potential to address the etiology of neurological disorders as they attenuate their complex physiology by modulating several therapeutic targets at once. Firstly, we review the advances in the therapeutic role of polyphenols in cell and animal models of AD, PD, MS, and HD and activation of drug targets for controlling pathological manifestations. Secondly, we present principle pathways in which polyphenol intake translates into therapeutic outcomes. In particular, signaling pathways like PPAR, Nrf2, STAT, HIF, and MAPK along with modulation of immune response by polyphenols are discussed. Although current polyphenol researches have limited impact on clinical practice, they have strong evidence and testable hypothesis to contribute clinical advances and drug discovery towards age-related neurological disorders.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,004 | 0,003 |
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 ».