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Enregistrement W4416810647 · doi:10.4103/ijnpnd.ijnpnd_123_25

Nutrients and Drugs in Alzheimer’s Disease: Harnessing Antioxidants

2025· article· en· W4416810647 sur OpenAlexaff
Tehila Nissim, Karin Ben Zaken, Ibrahim O. Sawaid, Lior Segev, Samuel Mesfin, Pnina Frankel, Rahaf Ezzy, Trishna Saha, Naamah Bloch, Baruh Polis, Abraham O. Samson

Notice bibliographique

RevueInternational journal of Nutrition Pharmacology Neurological Diseases · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGalantamineNutraceuticalDrugTacrineQuinolinic acidRivastigmineResveratrolVitamin EBioproduction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer’s disease (AD) has been associated with various types of food and drugs. First, we review the nutrients commonly associated with AD in the literature. Then, we query PubMed citations for the co-occurrence of AD with foods and drugs, using a list of 217,776 molecules. Significantly, AD is found to be associated with prescription drugs, potential therapies, diagnostic agents of amyloid β (Aβ) and tau, potential biomarkers, inducers of AD in animal models, as well as drug scaffold moieties. Prescription drugs include rivastigmine (70.7%), donepezil (67.9%), galantamine (56.5%), tacrine (55.8%), physostigmine (6.5%), memantine (46.2%), selegiline (8.8%), and flurbiprofen (4.5%). Potential therapies include docosahexaenoic acid (3.5%), curcumin (4.6%), rosmarinic acid (3.6%), epigallocatechin (3.1%), resveratrol (3.3%), choline (4.5%), D-serine (4.4%), and D-aspartic acid (4.0%). Diagnostic agents include flortaucipir (39.5%) and exametazime (8.8%). Potential biomarkers include Aβ (81.1%), 24-hydroxycholesterol (38.1%), hydroxynonenal (6.2%), homocysteine (3.7%), and 3-nitrotyrosine (3.0%). Disease inducers include scopolamine (9.3%), mecamylamine (3.2%), α-bungarotoxin (3.0%), ibotenic acid (6.4%), okadaic acid (5.5%), quinolinic acid (4.9%), and streptozocin (3.8%). Drug scaffolds include aniline (5.1%), piperidine (4.9%), stilbene (3.9%), and benzofurane (3.0%). Notably, we classify the molecules according to their role in AD. Our study emphasizes the nutritional value of antioxidants, choline, D-serine, and D-aspartic acid in the prevention of AD. Furthermore, our study promulgates vitamin B, which lowers high homocysteine levels associated with dementia. This study is important because it shows how the foods we eat and the medicines we take influence the risk and progression of AD. By scanning huge amounts of medical research, we identified nutrients (like plant compounds such as those in green tea and turmeric) that help protect the brain, as well as drugs that can be repurposed for treatment. Since Alzheimer’s has no cure and is becoming more common worldwide, these findings highlight that diet, together with smarter drug use, can play a big role in preventing or slowing the disease.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,497

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,351 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

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