Identification of the molecular mechanism of insulin-like growth factor-1 (IGF-1): a promising therapeutic target for neurodegenerative diseases associated with metabolic syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative disorders are accompanied by neuronal degeneration and glial dysfunction, resulting in cognitive, psychomotor, and behavioral impairment. Multiple factors including genetic, environmental, metabolic, and oxidant overload contribute to disease progression. Recent evidences suggest that metabolic syndrome is linked to various neurodegenerative diseases. Metabolic syndrome (MetS) is known to be accompanied by symptoms such as hyperglycemia, abdominal obesity, hypertriglyceridemia, and hypertension. Despite advances in knowledge about the pathogenesis of neurodegenerative disorders, effective treatments to combat neurodegenerative disorders caused by MetS have not been developed to date. Insulin growth factor-1 (IGF-1) deficiency has been associated with MetS-related pathologies both in-vivo and in-vitro. IGF-1 is essential for embryonic and adult neurogenesis, neuronal plasticity, neurotropism, angiogenesis, metabolic function, and protein clearance in the brain. Here, we review the evidence for the potential therapeutic effects of IGF-1 in the neurodegeneration related to metabolic syndrome. We elucidate how IGF-1 may be involved in molecular signaling defects that occurs in MetS-related neurodegenerative disorders and highlight the importance of IGF-1 as a potential therapeutic target in MetS-related neurological diseases.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».