Enhancing axonal myelination in seniors: A review exploring the potential impact cannabis has on myelination in the aged brain
Notice bibliographique
Résumé
Consumption of cannabis is on the rise as public opinion trends toward acceptance and its consequent legalization. Specifically, the senior population is one of the demographics increasing their use of cannabis the fastest, but research aimed at understanding cannabis' impact on the aged brain is still scarce. Aging is characterized by many brain changes that slowly alter cognitive ability. One process that is greatly impacted during aging is axonal myelination. The slow degradation and loss of myelin (i.e., demyelination) in the brain with age has been shown to associate with cognitive decline and, furthermore, is a common characteristic of numerous neurological diseases experienced in aging. It is currently not known what causes this age-dependent degradation, but it is likely due to numerous confounding factors (i.e., heightened inflammation, reduced blood flow, cellular senescence) that impact the many cells responsible for maintaining overall homeostasis and myelin integrity. Importantly, animal studies using non-human primates and rodents have also revealed demyelination with age, providing a reliable model for researchers to try and understand the cellular mechanisms at play. In rodents, cannabis was recently shown to modulate the myelination process. Furthermore, studies looking at the direct modulatory impact cannabis has on microglia, astrocytes and oligodendrocyte lineage cells hint at potential mechanisms to prevent some of the more damaging activities performed by these cells that contribute to demyelination in aging. However, research focusing on how cannabis impacts myelination in the aged brain is lacking. Therefore, this review will explore the evidence thus far accumulated to show how cannabis impacts myelination and will extrapolate what this knowledge may mean for the aged brain.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».