Impact of fasting & ketogenic interventions on the NLRP3 inflammasome: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Overactivation of the NLRP3 inflammasome is implicated in chronic low-grade inflammation associated with various disease states, including obesity, type 2 diabetes, atherosclerosis, Alzheimer's disease, and Parkinson's disease. Emerging evidence, mostly from cell and animal models of disease, supports a role for ketosis in general, and the main circulating ketone body beta-hydroxybutyrate (BHB) in particular, in reducing NLRP3 inflammasome activation to improve chronic inflammation. As a result, interventions that can induce ketosis (e.g., fasting, intermittent fasting, time-restricted feeding/eating, very low-carbohydrate high-fat ketogenic diets) and/or increase circulating BHB (e.g., exogenous ketone supplementation) have garnered increasing interest for their therapeutic potential. The purpose of the present review is to summarize our current understanding of the literature on how ketogenic interventions impact the NLRP3 inflammasome across human, rodent and cell models. Overall, there is convincing evidence that ketogenic interventions, likely acting through multiple interacting mechanisms in a cell-, disease- and context-specific manner, can reduce NLRP3 inflammasome activation. The evidence supports a direct effect of BHB, although it is important to consider the myriad of other metabolic responses to fasting or ketogenic diet interventions (e.g., elevated lipolysis, low insulin, stable glucose, negative energy balance) that may also impact innate immune responses. Future research is needed to translate promising findings from discovery science to clinical application.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 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 ».