Polyherbal and Multimodal Treatments: Kaempferol- and Quercetin-Rich Herbs Alleviate Symptoms of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s Disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder impairing cognition and memory in the elderly. This disorder has a complex etiology, including senile plaque and neurofibrillary tangle formation, neuroinflammation, oxidative stress, and damaged neuroplasticity. Current treatment options are limited, so alternative treatments such as herbal medicine could suppress symptoms while slowing cognitive decline. We followed PRISMA guidelines to identify potential herbal treatments, their associated medicinal phytochemicals, and the potential mechanisms of these treatments. Common herbs, including Ginkgo biloba, Camellia sinensis, Glycyrrhiza uralensis, Cyperus rotundus, and Buplerum falcatum, produced promising pre-clinical results. These herbs are rich in kaempferol and quercetin, flavonoids with a polyphenolic structure that facilitate multiple mechanisms of action. These mechanisms include the inhibition of Aβ plaque formation, a reduction in tau hyperphosphorylation, the suppression of oxidative stress, and the modulation of BDNF and PI3K/AKT pathways. Using pre-clinical findings from quercetin research and the comparatively limited data on kaempferol, we proposed that kaempferol ameliorates the neuroinflammatory state, maintains proper cellular function, and restores pro-neuroplastic signaling. In this review, we discuss the anti-AD mechanisms of quercetin and kaempferol and their limitations, and we suggest a potential alternative treatment for AD. Our findings lead us to conclude that a polyherbal kaempferol- and quercetin-rich cocktail could treat AD-related brain damage.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».