Ketones And Cognition: Insights From A Reverse-Translation Approach In Alzheimer Disease Mice
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Lifestyle factors are estimated to account for 40% of the risk of developing dementia. Despite this, trials of lifestyle-based interventions, including ketogenic dietary interventions, have shown mixed results in delaying dementia and evidence of both responder- and non-responder participants. In order to understand and eventually optimize ketogenic interventions for dementia, we are using a “reverse-translation” approach in which ketogenic strategies that show promise in humans are modeled in transgenic mouse models of Alzheimer’s disease (AD) in order to more clearly understand their mechanisms of action. Behavioral, anatomical and transcriptomic analyses in AD mouse models confirmed that two distinct ketogenic interventions (dietary enrichment with medium chain triglycerides and a high fat/low carb diet) both improved hippocampal-dependent learning and memory and modulated hippocampal neuronal structure and gene expression. Unexpectedly, despite their similar effects on brain function, these two ketogenic interventions showed markedly different effects on circulating ketone levels, suggesting underlying mechanisms that are independent of ketones. Indeed, metabolic and RNA sequencing experiments identified striking, diet-specific effects on multiple peripheral pathophysiological features of AD, including on glucose homeostasis, liver structure-function and the gut microbiome. These findings have important implications for the design of ketogenic and combinatorial lifestyle-based strategies for dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».