Physical Exercise and Mechanism Related to Alzheimer’s Disease: Is Gut–Brain Axis Involved?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease is a progressive neurodegenerative disease characterized by structural changes in the brain, including hippocampal atrophy, cortical thinning, amyloid plaques, and tau tangles. Due to the aging of the global population, the burden of Alzheimer's disease is expected to increase, making the exploration of non-pharmacological interventions, such as physical exercise, an urgent priority. RESULTS: There is emerging evidence that regular physical exercise may mitigate the structural and functional declines associated with Alzheimer's disease. The underlying mechanisms, however, remain poorly understood. Gut-brain axis research is a promising area for further investigation. This system involves bidirectional communication between the gut microbiome and the brain. According to recent studies, the gut microbiome may influence brain health through modulating neuroinflammation, producing neuroactive compounds, and altering metabolic processes. Exercise has been shown to alter the composition of the gut microbiome, potentially impacting brain structure and function. In this review, we aim to synthesize current research on the relationship between physical exercise, structural brain changes in Alzheimer's disease, and the gut-brain axis. CONCLUSIONS: In this study, we will investigate whether changes in the gut microbiome induced by physical exercise can mediate its neuroprotective effects, offering new insights into the prevention and treatment of Alzheimer's disease. By integrating findings from neuroimaging studies, clinical trials, and microbiome research, this review will highlight potential mechanisms. It will also identify key gaps in the literature. This will pave the way for future research directions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».