Precision Nutritional Genomics, Gut Microbiota and Artificial Intelligence in Chronic Kidney Disease
Notice bibliographique
Résumé
Chronic kidney disease (CKD) is a prevalent global health issue, and nutritional management of CKD is an integral component through all stages of the disease. However, response to dietary interventions varies, potentially due to genetic variations influencing metabolic pathways. This review highlights key gene–diet interactions relevant to CKD management, including risk factors and comorbidities such as hypertension, diabetes, and proteinuria. Variants in the ACE gene influence salt sensitivity and blood pressure responses, while TCF7L2 polymorphisms affect the relationship between dietary glycemic load and diabetes risk, impacting kidney complications. Protein intake, a key modifier of CKD, correlates with proteinuria risk, moderated by a PPM1K polymorphism. Dietary bioactives, such as caffeine, may also alter the progression rate of proteinuria and hypertension, with effects contingent upon CYP1A2 genotype. Additional markers of cardiovascular disease, CKD-associated bone-mineral disease, and CKD anemia are also discussed as well as role of the gut microbiome in nutrition modulation and vice versa. The review concludes with the potential of artificial intelligence as a clinical tool to refine precision nutrition, enabling clinicians to adopt targeted approaches, stratified by genetic-metabolic patient profiles that match best nutritional interventions for prevention and management of CKD. Vitamin D is used as a model nutrient to illustrate a simulated framework for precision nutrition, incorporating molecular mechanisms, genetic variation, epigenetic modifications, and translational tools applicable to both population health and clinical practice.
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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».