Can Ketones Help Rescue Brain Fuel Supply in Later Life? Implications for Cognitive Health during Aging and the Treatment of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
We propose that brain energy deficit is an important pre-symptomatic feature of Alzheimer's disease (AD) that requires closer attention in the development of AD therapeutics. Our rationale is fourfold: (i) Glucose uptake is lower in the frontal cortex of people >65 years-old despite cognitive scores that are normal for age. (ii) The regional deficit in brain glucose uptake is present in adults <40 years-old who have genetic or lifestyle risk factors for AD but in whom cognitive decline has not yet started. Examples include young adult carriers of presenilin-1 or apolipoprotein E4, and young adults with mild insulin resistance or with a maternal family history of AD. (iii) Regional brain glucose uptake is impaired in AD and mild cognitive impairment (MCI), but brain uptake of ketones (beta-hydroxybutyrate and acetoacetate), remains the same in AD and MCI as in cognitively healthy age-matched controls. These observations point to a brain fuel deficit which appears to be specific to glucose, precedes cognitive decline associated with AD, and becomes more severe as MCI progresses toward AD. Since glucose is the brain's main fuel, we suggest that gradual brain glucose exhaustion is contributing significantly to the onset or progression of AD. (iv) Interventions that raise ketone availability to the brain improve cognitive outcomes in both MCI and AD as well as in acute experimental hypoglycemia. Ketones are the brain's main alternative fuel to glucose and brain ketone uptake is still normal in MCI and in early AD, which would help explain why ketogenic interventions improve some cognitive outcomes in MCI and AD. We suggest that the brain energy deficit needs to be overcome in order to successfully develop more effective therapeutics for AD. At present, oral ketogenic supplements are the most promising means of achieving this goal.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».