A 3-Week Ketogenic Diet Increases Global Cerebral Blood Flow and Brain-Derived Neurotrophic Factor
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: The beneficial effects of a ketogenic diet (KD) on neurodegenerative conditions such as mild cognitive impairment (MCI) and Alzheimer disease (AD) are increasingly acknowledged, with potential implications for the general population as well. OBJECTIVE: Thus, our study aimed to explore the effect of a KD on cerebral blood flow (CBF) and brain-derived neurotrophic factor (BDNF) in healthy individuals. We hypothesized that a KD would increase CBF and BDNF, thereby presenting itself as an approach to prevent cognitive decline. METHODS: In total, 11 cognitively healthy individuals with overweight participated in a randomized, crossover trial consisting of 2 different 3-week interventions: (i) a KD; and (ii) a standard diet (SDD). Each diet period concluded with a positron emission tomography (PET) study day, accompanied by a separate magnetic resonance imaging (MRI) scan. Blood samples were collected prior to the PET scan to measure β-hydroxybutyrate (β-OHB) and BDNF levels. CBF was assessed using a [15O]H2O PET scan co-registered with an MRI scan. RESULTS: A KD led to increased basal plasma β-OHB levels compared to the SDD (647 [418-724] vs 50 [50-60] μmol/L, P < .05), increased CBF by 22% (P = .02), and elevated BDNF levels by 47% (P = .04). Moreover, a correlation was observed between β-OHB levels and CBF measurements across the 2 diets (R2 = 0.54, P < .001). CONCLUSION: Implementing a KD improved CBF and raised BDNF levels in cognitively healthy individuals, indicating that a KD should be assessed for as a potential treatment for conditions associated with reduced CBF.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».