The Microbiome and Alzheimer’s Disease: Potential and Limitations of Prebiotic, Synbiotic, and Probiotic Formulations
Notice bibliographique
Résumé
The Microbiome has generated significant attention for its impacts not only on gastrointestinal health, but also on signaling pathways of the enteric and central nervous system via the microbiome gut-brain axis. In light of this, microbiome modulation may be an effective therapeutic strategy for treating or mitigating many somatic and neural pathologies, including neurodegenerative disorders. Alzheimer's disease (AD) is a chronic neurodegenerative disease that interferes with cerebral function by progressively impairing memory, thinking and learning through the continuous depletion of neurons. Although its etiopathogenesis remains uncertain, recent literature endorses the hypothesis that probiotic, prebiotic and synbiotic supplementation alters AD-like symptoms and improves many of its associated disease biomarkers. Alternatively, a dysfunctional microbiota impairs the gut epithelial barrier by inducing chronic gastric inflammation, culminating in neuroinflammation and accelerating AD progression. The findings in this review suggest that probiotics, prebiotics or synbiotics have potential as novel biological prophylactics in treatment of AD, due to their anti-inflammatory and antioxidant properties, their ability to improve cognition and metabolic activity, as well as their capacity of producing essential metabolites for gut and brain barrier permeability.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,003 | 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 ».