Tracing the threads: How toxic metals contribute to neurodegeneration
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Brain disorders affect more than one in three people globally, representing a leading cause of disability and morbidity. While the etiology of several of these disorders remains elusive, it is increasingly evident that both genetic and environmental factors contribute to their onset and progression. Given the persistent effects of environmental exposures on biological systems, this review highlights the role of heavy metals (particularly lead, mercury, vanadium, and chromium) in altering behaviour and contributing to the development of neurodegenerative and demyelinating diseases, such as Alzheimer's disease, Parkinson's disease, and multiple sclerosis. We discuss the sources of human and animal exposure to these metals, focusing on the underlying mechanisms by which they promote neurotoxicity, including oxidative stress, mitochondrial dysfunction, protein aggregation, and disruption of the blood-brain barrier. Additionally, we explore how exposure affects genetic and epigenetic interactions and provide epidemiological data linking metal toxicity to brain disorders. By exploring evidence from animal models and human epidemiological studies, with public health relevance, we extend our discussion beyond descriptive neurotoxicology to highlight exposure to these metals as a unifying upstream driver of various brain disorders. Finally, considering gaps in current knowledge, particularly regarding the impact of transgenerational exposures, we propose directions for future research. These insights not only enhance our understanding of metal-induced neurodegeneration but also underscore the need for targeted public health interventions and policies to reduce exposure, especially in vulnerable populations and communities.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle