The Metabolic Syndrome Diseases – Interventions Using Micronutrients
Notice bibliographique
Résumé
OpinionMetabolic Syndrome is defined as a cluster of interrelated conditions such as central obesity, dyslipidemia, impaired glucose metabolism and hypertension [1].In addition to genetic predisposition as in South Asians, a sedentary lifestyle and a high caloric intake contribute to the development of this cluster of metabolic conditions.The worldwide increase in the incidence of this condition has made it a global epidemic.The recent Finnish study [2] attests to the decrease in incidence of Type 1 diabetes following fortification of dietary milk products with cholecalciferol.Insulin resistance and central obesity standout as the common feature of this cluster of conditions.The binding of insulin-to-insulin receptor (IR) results in the dimerization of the alpha and beta subunits and auto phosphorylation of the beta subunit leading to the activation of the Ras -MAPK and PI3K -Akt signaling cascades.The activation of PI3K associated with insulin receptors IRS1 and IRS2 results in the phosphorylation Akt-Foxo1 and is central to the control of nutrient homeostasis.The inactivation of Akt -Foxo1 pathway with the resulting activation of the forkhead/winged helix family transcription factor through suppression of IRS1 and IRS2 in organs following hyperinsulinemia, are suggested to be key mechanisms in the development of the metabolic syndrome.Hence, targeting the IRS -Akt -Foxo1 signaling cascade will provide a therapeutic approach for the treatment of the metabolic syndrome cluster of conditions.The activation of Akt affects cell survival and energy homeostasis by increasing glycogen synthetase activity, decreasing gluconeogenesis, promoting hepatic lipogenesis and cardiac cell survival.These phosphorylation-mediated cell events are the result of insulin signaling in various cells and tissues.Insulin is at the centre of adaptive metabolic transition in insulin-responsive tissues.Hyperinsulinemia inhibits the acute action of insulin on Foxo1 phosphorylation as well as transcription of IRS2 gene in insulin-responsive tissues.Insulin resistance in adipose tissue has effects on the endocrine system in addition to its effect on metabolism.Under conditions of obesity pro-inflammatory factors -TNF alpha, interleukin and leptin -are increased and anti-inflammatory factors such as adiponectin are decreased resulting in an inflammatory condition.No single therapeutic pathway has been identified as a "therapeutic target" for treatment of the metabolic syndrome.Aggressive lifestyle changes have been shown to help in the amelioration of this condition.Where this is not adequate, pharmacotherapy including a combination of nutraceuticals affords an option.Recent studies confirm that several vitamins and their metabolites participate in various physiological processes as hormones, antioxidants and regulators of tissue growth and differentiation, lowering the risk associated with many chronic and degenerative diseases [3,4].These protective effects are achieved at levels of the vitamin intake far higher than the "recommended dietary allowance".They have profound impact on neurological, endocrine and immune systems.Vitamins or their metabolites interact with specific protein entities 535 Interventions Obes Diabetes
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 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 ».