The therapeutic potential of adiponectin and extracellular vesicles for promoting improved healthspan
Notice bibliographique
Résumé
The gradual decline in physiological functions that comes with aging contributes to a range of chronic diseases, such as Alzheimer's, type 2 diabetes, heart failure, and osteoarthritis. Significant advancements in human longevity due to socioeconomic development have resulted in a foreseeable and substantial strain on the global healthcare system. In fact, there is now a shift in research focus towards enhancing healthspan. As a result, the development of improved therapies for various chronic diseases is essential to enhance healthspan in the aging population. Adiponectin, mainly produced in adipose tissue, is found at elevated levels in the blood of healthy centenarians. In contrast, lower circulating levels of adiponectin are inversely associated with the occurrence and severity of several age-related complications. Adiponectin plays a crucial role in promoting beneficial effects on key biological processes associated with aging-related diseases, contributing to improved healthspan and lifespan in preclinical models. In recent years, extracellular vesicles (EVs) have garnered significant research interest due to their crucial role in both local paracrine signaling and systemic inter-organ communication. They are now widely recognized for their potential as valuable diagnostic and therapeutic tools. In this review, we summarize current knowledge on the pathophysiological roles of adiponectin and EVs in aging, emphasizing their combined therapeutic potential in age-related diseases. Additionally, we explore the emerging evidence of crosstalk between adiponectin and EVs, underscoring their potential for developing improved strategies to promote healthy aging and longevity.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».