A Perspective on the Role of Metformin in Treating Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome (ME/CFS) and Long COVID
Notice bibliographique
Résumé
Myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS) and Long COVID (LC) are increasingly recognized as debilitating postinfectious conditions that impact both individuals and society. Recent research highlights the potential of metformin, an antidiabetic agent, as a treatment for these syndromes by targeting their underlying mechanisms. This review assesses the effectiveness of metformin in ME/CFS and LC, which involve complex dysfunctions related to cytokines, glycolysis, ATP generation, oxidative stress, gastrointestinal microbiomes, and vascular endothelial function. Metformin, traditionally known for its antihyperglycemic properties may offer broader therapeutic benefits by influencing these pathological pathways. It works by inhibiting complexes I and IV of the electron transport chain, which reduces the strain on malfunctioning complex V and decreases the production of harmful free radicals. Additionally, metformin's impact on mTOR signaling could improve energy metabolism in ME/CFS and LC by downregulating an overactive but underperforming protein, thereby alleviating symptoms. Beyond the impact on cellular metabolism, metformin has shown to have anti-inflammatory, vascular, gastrointestinal, neuroprotective and epigenetic effects. We explore this impact of metformin and the potential role it could play to help people with ME/CFS. While metformin shows promise, it is unlikely to be a stand-alone solution. Instead, it may be part of a broader treatment strategy that includes other therapies targeting neurocognitive and autonomic impairments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».