The Mechanisms of Action of Curcumin in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative disorder of the elderly. As the prevalence of AD rises in the 21st century, there is an urgent need for the development of effective pharmacotherapies. Currently, drug treatments target the symptoms of the disease and do not modify or halt the disease progress. Thus, natural compounds have been investigated for their ability to treat AD. This review examines the efficacy of curcumin, a polyphenol derived from turmeric herb, to treat AD. We summarize the in vivo and in vitro research describing the mechanisms of action in which curcumin modifies AD pathology: curcumin inhibits the formation and promotes the disaggregation of amyloid-β plaques, attenuates the hyperphosphorylation of tau and enhances its clearance, binds copper, lowers cholesterol, modifies microglial activity, inhibits acetylcholinesterase, mediates the insulin signaling pathway, and is an antioxidant. In conclusion, curcumin has the potential to be more efficacious than current treatments. However, its usefulness as a therapeutic agent may be hindered by its low bioavailability. If the challenge of low bioavailability is overcome, curcumin-based medications for AD may be in the horizon.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».