Immunoceuticals: Harnessing Their Immunomodulatory Potential to Promote Health and Wellness
Notice bibliographique
Résumé
Knowledge that certain nutraceuticals can modulate the immune system is not new. These naturally occurring compounds are known as immunoceuticals, which is a novel term that refers to products and systems that naturally improve an individual's immuno-competence. Examples of immunoceuticals include vitamin D3, mushroom glycans, flavonols, quercetin, omega-3 fatty acids, carotenoids, and micronutrients (e.g., zinc and selenium), to name a few. The immune system is a complex and highly intricate system comprising molecules, cells, tissues, and organs that are regulated by many different genetic and environmental factors. There are instances, such as pathological conditions, in which a normal immune response is suboptimal or inappropriate and thus augmentation or tuning of the immune response by immunoceuticals may be desired. With infectious diseases, cancers, autoimmune disorders, inflammatory conditions, and allergies on the rise in both humans and animals, the importance of the use of immunoceuticals to prevent, treat, or augment the treatment of these conditions is becoming more evident as a natural and often economical approach to support wellness. The global nutraceuticals market, which includes immunoceuticals, is a multi-billion-dollar industry, with a market size value of USD 454.55 billion in 2021, which is expected to reach USD 991.09 billion by 2030. This review will provide an overview of the immune system, the importance of immunomodulation, and defining and testing for immunocompetence, followed by a discussion of several key immunoceuticals with clinically proven and evidence-based immunomodulatory properties.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».