Tackling issues in the path toward clinical translation in brain conditioning: Potential offered by nutraceuticals
Notice bibliographique
Résumé
Brief periods of ischemia have been shown in many experimental setups to provide tolerance against ischemia in multiple organs including the brain, when administered before (preconditioning) or even after (postconditioning) the normally lethal ischemia. In addition to these so-called ischemic conditionings, many pharmacological and natural agents (e.g., chemicals and nutraceuticals) can also act as potent pre- and post-conditioners. Deriving from the original concept of ischemic preconditioning, these various conditioning paradigms may be promising as clinical-stage therapies for prevention of ischemic-related injury, especially stroke. As no proven experimentally identified strategy has translated into clinical success, the experimental induction of neuroprotection using these various conditioning paradigms has raised several questions, even before considering translation to clinical studies in humans. The first aim of the review is to consider key questions on preclinical studies of pre- or post-conditioning modalities including those induced by chemical or nutraceuticals. Second, we make the argument that several key issues can be addressed by a novel concept, nutraceutical preconditioning. Specifically, α-linolenic acid (alpha-linolenic acid [ALA] an omega-3 polyunsaturated fatty acid), contained in plant-derived edible products, is essential in the daily diet, and a body of work has identified ALA as a pre- and post-conditioner of the brain. Nutritional intervention and functional food development are an emerging direction for preventing stroke damage, offering the potential to improving clinical outcomes through activation of the endogenous protective mechanisms known collectively as conditioning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».