Possible Involvement of Programmed Cell Death Pathways in the Neuroprotective Action of Polyphenols
Notice bibliographique
Résumé
One of the hallmarks of Alzheimer's disease is the accumulation of senile plaques composed of extra-cellular aggregates of beta-amyloid (Aβ) peptides. It is well established that at least in vitro, Aβ triggers apoptotic cell death via the activation of caspase-dependent and -independent cell death effectors, namely caspase-3 and apoptosis inducing factor (AIF), respectively. Epidemiological studies have reported that elderly people have a lower risk (up to 50%) of developing dementia if they regularly eat fruits and vegetables and drink tea and red wine (in moderation). Numerous studies indicate that polyphenols derived from these foods and beverages account for the observed neuroprotective effects. In particular, we have reported that polyphenols extracted from green tea (i.e. epigallocatechin gallate or EGCG) and red wine (i.e. resveratrol) block Aβ-induced hippocampal cell death, by at least partially inhibiting Aβ fibrillisation. It has been shown that polyphenols may also modulate caspase-dependent and -independent programmed cell death (PCD) pathways. Indeed, polyphenols including resveratrol, EGCG and luteolin significantly inhibit the activation of the key apoptotic executioner, caspase-3 and are able to modulate mitogen-activated protein kinases known to play an important role in neuronal apoptosis. Moreover, it has been reported that polyphenols may exert their anti-apoptotic action by inhibiting AIF release from mitochondria, thus providing new mechanism of action for polyphenols. This review aims to update the current knowledge regarding the differential effects of polyphenols on PCD pathways and discuss their putative neuroprotective action resulting from their capacity to modulate these pathways.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».