Microbiome Engineering for Biotherapeutic in Alzheimer’s Disease Through the Gut–Brain Axis: Potentials and Limitations
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is a neurodegenerative condition characterized by considerable cognitive decline and functional impairment, primarily due to the progressive alteration of neurons, microglia, and astrocytes. Pathological manifestations of AD include the loss of synaptic plasticity, reduction in synaptic strength by amyloid-beta, aggregation, and neurotoxicity from tau protein post-translational modifications, all contributing to the disruption of neural networks. Despite its current pharmacological treatment for AD, different approaches to treat such disease are being developed, from a microbiome perspective. The microbiome encompasses a diverse microorganism, including beneficial bacteria that create a positive impact to diminish AD pathogenesis. Growing evidence suggests that probiotic, prebiotic, synbiotic, and postbiotics can positively modulate the gut-brain axis, reducing systemic inflammation, restoring neurotransmitter balance, and improving gut health, thereby possibly mitigating AD pathogenesis. Moreover, there is paraprobiotics as the most recently developed biotherapeutic with beneficial effects. This review explores the correlation between AD and gut-brain axis as a novel biotherapeutic target. The underlying mechanism of the microbiota-gut-brain axis in AD is examined. Novel insights into the current applications as potential treatment and its limitations are highlighted.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».