The Role of the Gut Microbiome in Diet and Exercise Effects on Cognition: A Review of the Intervention Literature
Notice bibliographique
Résumé
Interest in the gut-brain axis and its implications for neurodegenerative diseases, such as Alzheimer's disease and related dementias, is growing. Microbial imbalances in the gastrointestinal tract, which are associated with impaired cognition, may represent a therapeutic target for lowering dementia risk. Multicomponent lifestyle interventions are a promising dementia risk reduction strategy and most often include diet and exercise, behaviors that are also known to modulate the gut microbiome. A better understanding of the role of the gut microbiome in diet and exercise effects on cognition may help to optimize these lifestyle interventions. The purpose of this review is to summarize findings from diet and exercise interventions that have investigated cognitive changes via effects on the microbiome. We aim to discuss the underlying mechanisms, highlight current gaps in the field, and provide new research directions. There is evidence mainly from rodent studies supporting the notion that microbiota changes mediate the effects of diet and exercise on cognition, with potential mechanisms including end-product metabolites and regulation of local and systemic inflammation. The field lacks whole diet and exercise interventions, especially those involving human participants. It is further limited by heterogeneous rodent models, outcome assessments, and the absence of proper mediation analyses. Trials including older adults with dementia risk factors, factorial designs of diet and exercise, and pre and post measures of microbiota, end-product metabolites, and inflammation would help to elucidate and potentially leverage the role of the microbiome in lowering dementia risk through lifestyle modification.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».