Modifying the diet and gut microbiota to prevent and manage neurodegenerative diseases
Notice bibliographique
Résumé
The global prevalence of Alzheimer's disease and Parkinson's disease is steadily increasing due to the aging population. The lack of effective drugs against these neurodegenerative disorders makes it imperative to identify new strategies for their prevention and treatment. Recent studies have revealed that harnessing the power of the gut microbiota through modification of diet may be a valuable approach for reducing the risk, modulating the symptoms, and ameliorating the pathophysiological aspects of neurodegenerative diseases. Consuming specific dietary components can alter the prevalence of bacterial communities within the gut to a healthy enterotype, which can influence the production of beneficial metabolites by microbiota. This article focuses on several dietary components, which have been demonstrated to affect the gut microbiota-brain axis and therefore could lead to attenuation of specific pathological processes in neurodegenerative diseases. Published evidence indicates that fermented foods, including kefir, and foods that are high in bioactive polyphenols and complex carbohydrates, such as grapes, pomegranates, and seaweed, may be effective at reducing neuroinflammation, oxidative stress, neurotransmitter dysfunction, and neuronal death associated with Alzheimer's and Parkinson's diseases. Even though experimental evidence supporting the protective properties of the above dietary components in these diseases is emerging, it is evident that further human clinical studies are required to conclusively establish the benefits of any suggested dietary interventions. The translational potential of such research is illustrated by the clinical success of the recently developed Alzheimer's drug, GV-971, which is a seaweed derivative that works by modulating the gut microbiota-brain axis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».