The importance of protein sources to support muscle anabolism in cancer: An expert group opinion
Notice bibliographique
Résumé
This opinion paper presents a short review of the potential impact of protein on muscle anabolism in cancer, which is associated with better patient outcomes. Protein source is a topic of interest for patients and clinicians, partly due to recent emphasis on the supposed non-beneficial effect of proteins; therefore, misconceptions involving animal-based (e.g., meat, fish, dairy) and plant-based (e.g., legumes) proteins in cancer are acknowledged and addressed. Although the optimal dietary amino acid composition to support muscle health in cancer is yet to be established, animal-based proteins have a composition that offers superior anabolic potential, compared to plant-derived proteins. Thus, animal-based foods should represent the majority (i.e., ≥65%) of protein intake during active cancer treatment. A diet rich in plant-derived proteins may support muscle anabolism in cancer, albeit requiring a larger quantity of protein to fulfill the optimal amino acid intake. We caution that translating dietary recommendations for cancer prevention to cancer treatment may be inadequate to support the pro-inflammatory and catabolic nature of the disease. We further caution against initiating an exclusively plant-based (i.e., vegan) diet upon a diagnosis of cancer, given the presence of elevated protein requirements and risk of inadequate protein intake to support muscle anabolism. Amino acid combination and the long-term sustainability of a dietary pattern void of animal-based foods requires careful and laborious management of protein intake for patients with cancer. Ultimately, a dietary amino acid composition that promotes muscle anabolism is optimally obtained through combination of animal- and plant-based protein sources.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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 ».