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Enregistrement W2797226474 · doi:10.1051/ocl/2018020

Ketones, omega-3 fatty acids and the Yin-Yang balance in the brain: insights from infant development and Alzheimer’s disease, and implications for human brain evolution

2018· article· en· W2797226474 sur OpenAlexaff
Stephen C. Cunnane

Notice bibliographique

RevueOCL · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiet and metabolism studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKetone bodiesDocosahexaenoic acidBrain developmentHuman brainKetogenic dietEndocrinologyNeuroscienceBiologyInternal medicinePhysiologyFatty acidMedicineMetabolismBiochemistryPolyunsaturated fatty acidEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimal brain performance is intimately linked to the brain’s Yin and the Yang − the balance between its structure and its energy metabolism. This relationship is clearly exemplified in infant brain development and in Alzheimer’s disease, and probably also applies to human brain evolution. In these examples,redundant pathwayshelp achieve this important balance. For instance, the key structural lipid for the brain, docosahexaenoic acid (DHA), is supplied to the infant brain from at last three overlapping sources: (i) milk; (ii) infant’s own fat stores and (iii) by some endogenous synthesis from α-linolenic acid (ALA) or eicosapentaenoic acid (EPA). On the energy side, glucose is normally the brain’s main fuel but under conditions of prolonged starvation, it can be almost totally replaced by the ketone bodies, acetoacetate and β-hydroxybutyrate. When ketones are present in the blood they spare glucose uptake by the brain because they are actually the brain’s preferred fuel and are essential for normal infant brain development. The redundant sources of ketones are long chain fatty acids (including the relatively ketogenic ALA) in infant stores, and medium chain triglycerides (MCT) in milk. Besides infancy, nowhere is the strain on the brain’s balance between yin and yang more apparent than in Alzheimer’s disease (AD). One of the reasons why attempts to treat AD have largely failed could well be because chronically inadequate glucose supply to some areas of the brain on the order of 10% is present in people at risk of AD long before cognitive decline begins. However, brain ketone uptake is still normal even in moderately advanced AD. Hence, treatments that ignore the brain energy (glucose) deficit in AD would be predicted to fail, but treatments that attempt to rescue brain fuel availabilityviaketones would be predicted to have a better chance of succeeding. By analogy to ketones sparing glucose for brain energy metabolism, perhaps ALA or EPA entering the brain can help spare (conserve) DHA for its structural role. If so, it would not necessarily be futile to transport ALA and EPA into the brain just to β-oxidize the majority afterwards; DHA sparing as well as ketone production could be important beneficiaries.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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