Bacopa monnieri supplementation has no effect on serum brain-derived neurotrophic factor (BDNF) levels but beneficially modulates NF-kB and CREB levels in healthy elderly subjects
Notice bibliographique
Résumé
Background and aim: Bacopa monnieri is an Ayurvedic herb that has been used for multiple conditions, most notably to augment cognition, particularly memory and attention. Multiple mechanisms, including raising brain-derived neurotrophic factor (BDNF), have been proposed and investigated in animal models that require translational studies in humans. Methods: Bacopa was administered in an open-labeled study to cognitively healthy controls over a three-month period. Cognition and mood were assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Geriatric Depression Scale (GDS) at the baseline and 3-month visit. Labs were assessed for safety and serum levels of mature (mBDNF) and proBDNF were quantified. In a subset of subjects, intracellular signaling processes were assessed using Western blot analysis. Results: Bacopa was provided to 35 subjects and was well-tolerated except for 4 (11%) subjects who early terminated due to known, reversible, gastrointestinal side effects (i.e. nausea, diarrhea). Over the 3 months, the GDS and the total MoCA did not significantly change, however, the delayed-recall subscale significantly improved (baseline: 3.8 ± 1.2, 3-months: 4.3 ± 0.9; p = 0.032). Serum mBDNF and proBDNF levels did not significantly change. Cyclic AMP response element-binding protein (CREB) phosphorylation significantly increased (p = 0.028) and p65 nuclear factor kappa B (NF-κB) phosphorylation significantly decreased (p = 0.030). Conclusion: These results suggest Bacopa may exert an anti-inflammatory effect via NF-κB and improve intracellular signaling processes associated with synaptogenesis (CREB). Future placebo-controlled studies are recommended. Relevance for patients: Bacopa monnieri will require larger, blinded trials to better understand potential mechanisms, interactions, and utilization.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».