Early metabolic impairment as a contributor to neurodegenerative disease: Mechanisms and potential pharmacological intervention
Notice bibliographique
Résumé
The metabolic syndrome comprises a family of clinical and laboratory findings, including insulin resistance, hyperglycemia, hypertriglyceridemia, low high-density lipoprotein cholesterol levels, and hypertension, in addition to central obesity. The syndrome confers a high risk of cardiovascular mortality. Indeed, metabolic dysfunction has been shown to cause a direct insult to smooth muscle and endothelial components of the vasculature, which leads to vascular dysfunction and hyperreactivity. This, in turn, causes cerebral vasoconstriction and hypoperfusion, eventually contributing to cognitive deficits. Moreover, the metabolic syndrome disrupts key homeostatic processes in the brain, including apoptosis, autophagy, and neurogenesis. Impairment of such processes in the context of metabolic dysfunction has been implicated in the pathogenesis of neurodegenerative diseases, including Alzheimer, Parkinson, and Huntington diseases. The aim of this review is to elucidate the role that the metabolic syndrome plays in the pathogenesis of the latter disorders, with a focus on the role of perivascular adipose inflammation in the peripheral-to-central transduction of the inflammatory insult. This review delineates common signaling pathways that contribute to these pathologies. Moreover, the role of therapeutic agents aimed at treating the metabolic syndrome, as well as their risk factors that interfere with the aforementioned pathways, are discussed as potential interventions for neurodegenerative diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».