Filling the void: a role for exercise-induced BDNF and brain amyloid precursor protein processing
Notice bibliographique
Résumé
Inactivity, obesity, and insulin resistance are significant risk factors for the development of Alzheimer's disease (AD). Several studies have demonstrated that diet-induced obesity, inactivity, and insulin resistance exacerbate the neuropathological hallmarks of AD. The aggregation of β-amyloid peptides is one of these hallmarks. β-Site amyloid precursor protein-cleaving enzyme 1 (BACE1) is the rate-limiting enzyme in amyloid precursor protein (APP) processing, leading to β-amyloid peptide formation. Understanding how BACE1 content and activity are regulated is essential for establishing therapies aimed at reducing and/or slowing the progression of AD. Exercise training has been proven to reduce the risk of AD as well as decrease β-amyloid production and BACE1 content and/or activity. However, these long-term interventions also result in improvements in adiposity, circulating metabolites, glucose tolerance, and insulin sensitivity making it difficult to determine the direct effects of exercise on brain APP processing. This review highlights this large void in our knowledge and discusses our current understanding of the direct of effect of exercise on β-amyloid production. We have concentrated on the central role that brain-derived neurotrophic factor (BDNF) may play in mediating the direct effects of exercise on reducing brain BACE1 content and activity as well as β-amyloid production. Future studies should aim to generate a greater understanding of how obesity and exercise can directly alter APP processing and AD-related pathologies. This knowledge could provide evidence-based hypotheses for designing therapies to reduce the risk of AD and dementia.
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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) | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».