Recent advances in exercise immunometabolism: Immune cell bioenergetics, muscle-immune cell interactions, and potential dietary adjuvants
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Exercise profoundly alters immunological processes to improve overall health and immunity. The link between immune cell metabolism and function has prompted study of immune cell bioenergetics following acute exercise and the role of muscle-resident immune cells in training adaptations. This review highlights recent work in the area and discusses potential dietary approaches for boosting exercise-induced immunometabolic benefits. RECENT FINDINGS: Human studies highlight the ability of exercise to alter immune cell bioenergetics, with some also reporting accompanying changes in immune cell function. Rodent studies involving moderate exercise report improved innate and adaptive immune cell phenotypes that are accompanied by increased mitochondrial size and bioenergetic function. Various muscle resident immune cell subpopulations including macrophages, mast cells, and regulatory T cells also appear to be involved in the adaptive responses to exercise. Fasting, exogenous ketones, and mitochondrial enhancing compounds (e.g., sulforaphane, urolithin A) could theoretically potentiate the immunometabolic benefits of exercise based on their independent effects, but evidence for combined interventions is currently lacking. SUMMARY: Exercise and dietary manipulations that independently alter immunometabolic pathways could be combined to maximize associated health benefits. This may benefit those who cannot meet physical activity guidelines or want to maximize exercise adaptation.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».