Examining a role for irisin in treating cerebral ischemia
Notice bibliographique
Résumé
Stroke is a leading cause of death and disability, with ischemic stroke representing most cases. Age is the most significant nonmodifiable risk factor for stroke, and with an aging population, there is an urgent need for effective prevention and treatment strategies. Physical inactivity is a strong risk factor for stroke, and exercise has long been held as a promising approach to improve poststroke outcomes. During exercise, the myokine irisin is released as a product of a type 1 membrane protein cleavage that is encoded by the fibronectin type III domain containing 5 (FNDC5) gene. This review summarizes recent literature on irisin's role in ischemic stroke, examining central effects, stroke risk, poststroke functional outcomes, and exogenous administration. Irisin has value as a prognostic marker for risk stratification. Low levels of irisin correlate with worse outcomes and higher mortality in patients with ischemic stroke. Irisin may also be a key to the benefits of exercise, particularly for high-intensity resistance training, which significantly increases irisin levels. Beyond exercise, exogenous irisin is neuroprotective in murine models, reducing brain edema, inflammation, and apoptosis, and increasing blood-brain barrier integrity and brain-derived neurotrophic factor levels. This underscores irisin's potential to mitigate ischemic damage and promote recovery. Human trials are necessary to validate these findings and explore the feasibility of irisin-based interventions in acute stroke care. This review lays a foundation for future research to clarify irisin's therapeutic benefits, establish optimal exercise protocols, and explore exogenous irisin as a novel intervention for ischemic stroke.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,005 | 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 ».