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Enregistrement W7116093267 · doi:10.1016/j.ibneur.2025.12.008

Tracing the threads: How toxic metals contribute to neurodegeneration

2025· article· en· W7116093267 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueIBRO Neuroscience Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueHeavy Metal Exposure and Toxicity
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurodegenerationPublic healthHuman healthMechanism (biology)EpigeneticsTransgenerational epigeneticsAnimal studiesPsychological interventionDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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