The link between sarcopenic obesity and Alzheimer's disease: a brain‐derived neurotrophic factor point of view
Notice bibliographique
Résumé
Age-related diseases are becoming more prominent as the lifespan of the global population rises. Many of these diseases coincide with each other and can even influence the onset of additional comorbidities. Sarcopenic obesity is described as age-related loss of muscle mass that concurs with excessive weight gain and tends to increase the risk of comorbidity development, including Alzheimer's disease (AD). Though the exact link between sarcopenic obesity and AD is not known, this review explores the possibility that reduced levels of brain-derived neurotrophic factor (BDNF) throughout the body may serve as the underlying commonality. In AD, reductions in BDNF signalling through its receptor promote the activation of glycogen synthase kinase 3 beta (GSK3β), which subsequently increases the production of amyloid beta (Aβ) peptides and neurofibrillary tangles (NFTs). In the skeletal muscle, lower BDNF concentrations are linked to impaired muscle fibre repair and regeneration, increasing the likelihood of sarcopenia. Furthermore, the absence of BDNF impairs mitochondrial function, leading to insulin resistance and increased adiposity. BDNF concentration has a negative relationship with obesogenic markers in adipose tissue, and as such, lower concentrations of BDNF lead to weight gain. Collectively, current literature suggests that BDNF attenuates AD pathology while improving skeletal muscle mitochondrial function, whole-body insulin resistance and facilitating adipocyte browning. Therefore, BDNF may be a viable target for multiple age-related diseases, but more research is required to substantiate this claim, with a particular focus on examining any potential influence of biological sex, as women are at a higher risk for both AD and sarcopenic obesity.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».