Alzheimer's disease: A case study involving EEG-based fE/I ratio and pTau-181 protein analysis through nasal administration of <i>Saraswata Ghrita</i>
Notice bibliographique
Résumé
Background: (SG), a traditional Ayurvedic remedy administered nasally, offers a holistic approach and is believed to directly affect brain functions through its unique delivery route. Objective: This study aimed to evaluate the effectiveness of SG in improving cognitive function and neurochemical biomarkers in a patient with AD. Key outcomes included electroencephalography-based excitation/inhibition (fE/I) ratio, and levels of phosphorylated Tau-181 (pTau-181), serotonin, dopamine, acetylcholine, and dehydroepiandrosterone (DHEA). Methods: A 90-day proof-of-concept clinical trial was conducted with one AD patient. Nasal administration of SG was performed twice daily. Measurements included EEG spectral power analysis across 1-48 Hz, cognitive function assessed by Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognitive Subscale (ADAS-Cog), Mini-Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Quality of Life in Alzheimer's Disease (QoL-AD) scales, and biochemical analyses of pTau-181, serotonin, dopamine, acetylcholine, and DHEA. Results: Notable improvements were observed: ADAS-Cog score decreased from 40 to 36, QoL-AD score increased from 23 to 31, MMSE score improved from 13 to 18, and MoCA score increased from 8 to 13. Biochemical markers showed a decrease in pTau-181 (12.50 pg/ml to 6.28 pg/ml), an increase in acetylcholine (13.73 pg/ml to 31.83 pg/ml), while serotonin and DHEA levels rose, and dopamine levels decreased (39.14 pg/ml to 36.21 pg/ml). Conclusions: SG demonstrated potential in enhancing cognitive functions and neurochemical markers in AD, with the nasal route proving safe and effective. These findings suggest the value of traditional Ayurvedic treatments in contemporary AD management.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».