MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4415953059 · doi:10.26685/urncst.907

Gut-Brain Axis Dysfunction in Alzheimer's and Parkinson's Diseases: The Role of Dysbiosis, Inflammation, and Therapeutic Targets — A Literature Review

2025· article· W4415953059 sur OpenAlexaff
S. Perera

Notice bibliographique

RevueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) Journal · 2025
Typearticle
Langue
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensMcMaster UniversityYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDysbiosisNeuroinflammationDiseaseGut floraNeurodegenerationGut–brain axisMicrobiomeFecal bacteriotherapyImmune systemNeurochemical

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Alzheimer’s disease (AD) and Parkinson’s disease (PD) are the two most common neurodegenerative disorders, causing progressive cognitive and motor decline. High rates of new diagnoses, coupled with increasing evidence linking gastrointestinal (GI) dysfunction to neurodegeneration, highlight the significance of understanding the gut-brain axis (GBA). Changes in gut microbiota composition are associated with amyloid-beta accumulation in AD and α-synuclein aggregation in PD, suggesting that gut dysbiosis and inflammation may worsen disease pathology. Methods: A systematic literature review was conducted using peer-reviewed primary research articles published between 2014 and 2025. Articles were selected based on their relevance to GI inflammation, gut microbiota dysbiosis, and neurodegenerative diseases. Studies involving human participants and relevant animal models were prioritized. Databases searched included PubMed, Google Scholar, ScienceDirect, JSTOR, and SpringerLink. Results: Gut dysbiosis was consistently associated with increased intestinal permeability, systemic inflammation, and neuroinflammatory responses in AD and PD. Specific microbial imbalances correlated with accelerated disease progression and cognitive decline. Animal studies demonstrated that fecal microbiota transplantation from diseased individuals worsened motor and mental symptoms, while interventions targeting gut health, such as probiotics and dietary modifications, reduced neuroinflammation and improved outcomes. Discussion: Findings support the GBA’s critical role in mediating neurodegeneration through immune activation and inflammatory pathways. Dysbiosis-induced changes in microbial metabolite production, including short-chain fatty acids (SCFAs) and tryptophan derivatives, further contribute to neuroinflammatory processes. Despite promising preclinical results, challenges remain in translating gut-targeted therapies to clinical use due to variability in individual microbiomes and limited longitudinal human data. Conclusion: This review emphasizes the gut microbiota as a modifiable factor in the pathogenesis of AD and PD. Targeting GI inflammation and restoring microbial balance may offer novel therapeutic strategies for slowing disease progression. Future research should focus on validating gut-derived biomarkers, personalizing microbiome-based treatments, and conducting longitudinal clinical trials to optimize gut-brain interventions in neurodegenerative diseases.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueUndergraduate Research in Natural and Clinical Science and Technology (URNCST) JournalMême sujetGut microbiota and healthTravaux en français237 207