Metabolic Dysfunction Underlying Autism Spectrum Disorder and Potential Treatment Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is characterized by deficits in sociability and communication, and increased repetitive and/or restrictive behaviors. While the etio-pathogenesis of ASD is unknown, clinical manifestations are diverse and many possible genetic and environmental factors have been implicated. As such, it has been a great challenge to identify key neurobiological mechanisms and to develop effective treatments. Current therapies focus on co-morbid conditions (such as epileptic seizures and sleep disturbances) and there is no cure for the core symptoms. Recent studies have increasingly implicated mitochondrial dysfunction in ASD. The fact that mitochondria are an integral part of diverse cellular functions and are susceptible to many insults could explain how a wide range of factors can contribute to a consistent behavioral phenotype in ASD. Meanwhile, the high-fat, low-carbohydrate ketogenic diet (KD), used for nearly a century to treat medically intractable epilepsy, has been shown to enhance mitochondrial function through a multiplicity of mechanisms and affect additional molecular targets that may address symptoms and comorbidities of ASD. Here, we review the evidence for the use of metabolism-based therapies such as the KD in the treatment of ASD as well as emerging co-morbid models of epilepsy and autism. Future research directions aimed at validating such therapeutic approaches and identifying additional and novel mechanistic targets are also discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,002 |
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 ».