Nootropic foods in neurodegenerative diseases: mechanisms, challenges, and future
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Notice bibliographique
Résumé
Neurodegenerative diseases (NDDs) such as Alzheimer's and Parkinson's disease are increasing globally and represent a significant cause of age-related death in the population. Recent studies emphasize the strong association between environmental stressors, particularly dietary factors, and brain health and neurodegeneration unsatisfactory outcomes. Despite ongoing efforts, the efficiency of current treatments for NDDs remains wanting. Considering this, nootropic foods with neuroprotective effects are of high interest as part of a possible long-term therapeutic strategy to improve brain health and alleviate NDDs. However, since it is a new and emerging area in food and neuroscience, there is limited information on mechanisms and challenges to consider for this to be a successful intervention. Here, we seek to address these gaps by presenting a comprehensive review of possible pathways or mechanisms including mutual interactions governing nootropic food metabolism, linkages of the pathways with NDDs, intake, and neuroprotective properties of nootropic foods. We also discuss in-depth intervention with nootropic compounds and dietary patterns in NDDs, providing a detailed exploration of their mechanisms of action. Additionally, we analyze the demand, challenges, and future directions for successful development of nootropic foods targeting NDDs.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,000 | 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 découle