Recently, the term metabiotics has emerged as a new concept of probiotics. This concept entails combining existing probiotic components with metabolic by-products improve specific physiological functionalities. Representative ingredients of these metabiotics include short-chain fatty acids (SCFAs), bacteriocins, polysaccharides, and peptides. The new concept is highly regarded as it complements the side effects of existing probiotics and is safe and easy to administer. Known health functions of metabiotics are mainly immune regulation, anti-inflammatory, anticancer, and brain-neurological health. Research has been actively conducted on the health benefits related to the composition of intestinal microorganisms. Among them, the focus has been on brain neurological health, which requires extensive research. This study showed that neurological disorders, such as depression, anxiety, autism spectrum disorder, Alzheimer's disease, and Parkinson's disease, can be treated and prevented according to the gut-brain axis theory by changing the intestinal microflora. In addition, various studies are being conducted on the immunomodulatory and anticancer effects of substances related to metabiotics of the microbiome. In particular, its efficacy is expected to be confirmed through human studies on various cancers. Therefore, developing various health functional effects of the next-generation probiotics such as metabiotics to prevent or treatment of various diseases is anticipated.
A new instrument for early detection of Alzheimer's disease is constructed from the investigative items with both the investigation of living environment, and the functional tests of the sense, the physiology, and the left and right brains. This paper describes the indexes obtained from the results of test using a new instrument for early detection of Alzheimer's disease. The indexes for early detection of Alzheimer's disease were obtained from the investigations of the living environment and the social adaptability, the functional tests of the sight and the hearing in the five senses, and the functional tests of left hemispheres in brain.
Kwon, Chiheon;Kang, Koung Mi;Byun, Min Soo;Yi, Dahyun;Song, Huijin;Lee, Ji Ye;Hwang, Inpyeong;Yoo, Roh-Eul;Yun, Tae Jin;Choi, Seung Hong;Kim, Ji-hoon;Sohn, Chul-Ho;Lee, Dong Young
Investigative Magnetic Resonance Imaging
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v.25
no.3
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pp.164-171
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2021
Purpose: Mild cognitive impairment (MCI) is a prodromal stage of Alzheimer's disease (AD). Brain atrophy in this disease spectrum begins in the medial temporal lobe structure, which can be recognized by magnetic resonance imaging. To overcome the unsatisfactory inter-observer reliability of visual evaluation, quantitative brain volumetry has been developed and widely investigated for the diagnosis of MCI and AD. The aim of this study was to assess the prediction accuracy of quantitative brain volumetry using a fully automated segmentation software package, NeuroQuant®, for the diagnosis of MCI. Materials and Methods: A total of 418 subjects from the Korean Brain Aging Study for Early Diagnosis and Prediction of Alzheimer's Disease cohort were included in our study. Each participant was allocated to either a cognitively normal old group (n = 285) or an MCI group (n = 133). Brain volumetric data were obtained from T1-weighted images using the NeuroQuant software package. Logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) curve analyses were performed to investigate relevant brain regions and their prediction accuracies. Results: Multivariate logistic regression analysis revealed that normative percentiles of the hippocampus (P < 0.001), amygdala (P = 0.003), frontal lobe (P = 0.049), medial parietal lobe (P = 0.023), and third ventricle (P = 0.012) were independent predictive factors for MCI. In ROC analysis, normative percentiles of the hippocampus and amygdala showed fair accuracies in the diagnosis of MCI (area under the curve: 0.739 and 0.727, respectively). Conclusion: Normative percentiles of the hippocampus and amygdala provided by the fully automated segmentation software could be used for screening MCI with a reasonable post-processing time. This information might help us interpret structural MRI in patients with cognitive impairment.
Glial cells are receiving much attention since they have been recognized as important regulators of many aspects of brain function and disease. Recent evidence has revealed that two different glial cells, astrocytes and microglia, control synapse elimination under normal and pathological conditions via phagocytosis. Astrocytes use the MEGF10 and MERTK phagocytic pathways, and microglia use the classical complement pathway to recognize and eliminate unwanted synapses. Notably, glial phagocytosis also contributes to the clearance of disease-specific protein aggregates, such as ${\beta}$-amyloid, huntingtin, and ${\alpha}$-synuclein. Here we reivew recent findings showing that glial cells are active regulators in brain functions through phagocytosis and that changes in glial phagocytosis contribute to the pathogenesis of various neurodegenerative diseases. A better understanding of the cellular and molecular mechanisms of glial phagocytosis in healthy and diseased brains will greatly improve our current approach in treating these diseases.
The decrease of metabolism in the brain has been observed as the important lesions of Alzheimer's disease (AD) from the early stages of diagnosis. The cumulative evidence has reported that the failure of mitochondria, an organelle involved in diverse biological processes as well as energy production, maybe the cause or effect of the pathogenesis of AD. Both amyloid and tau pathologies have an impact upon mitochondria through physical interaction or indirect signaling pathways, resulting in the disruption of mitochondrial function and dynamics which can trigger AD. In addition, mitochondria are involved in different biological processes depending on the specific functions of each cell type in the brain. Thus, it is necessary to understand mitochondrial dysfunction as part of the pathological phenotypes of AD according to each cell type. In this review, we summarize that 1) the effects of AD pathology inducing mitochondrial dysfunction and 2) the contribution of mitochondrial dysfunction in each cell type to AD pathogenesis.
The emerging concept of the 'neurovascular unit' may enable a powerful paradigm shift for neuroscience. Instead of a pure focus on the 'neurobiology' of disease, an opportunity now exists to return to a more integrative approach. The neurovascular unit emphasizes that signaling between vascular and neuronal compartments comprise the basis for both function and dysfunction in brain. Hence, brain disorders are not just due to death of neurons, but instead manifested as cell signaling perturbations at the neurovascular interface. In this mini-review, we will examine 3 examples of this hypothesis: neurovascular mechanisms involved in the thrombolytic therapy of stroke, the crosstalk between neurogenesis and angiogenesis, and the link between vascular dysfunction and amyloid pathology in Alzheimer's disease. An understanding of cell-cell and cell-matrix signaling at the neurovascular interface may yield new approaches for targeting CNS disorders.
Panax ginseng Meyer (P. ginseng; Korean ginseng) is well known for its medicinal properties. It can alleviate pathological symptoms, promote health, and prevent potential diseases via its anti-inflammatory, antioxidant, homeostatic, and other positive effects on biological metabolism. Although many studies have determined effects of P. ginseng on various diseases, such as cardiovascular, neurological, and immunological diseases, little is known about the effect of P. ginseng on autoimmune diseases. Here, we review a few reports about effects of P. ginseng on autoimmune diseases (e.g., multiple sclerosis, Crohn's disease, ulcerative colitis, atopic dermatitis, and rheumatoid arthritis) and suggest the possibility of P. ginseng as a candidate herbal medicine to prevent and treat autoimmune diseases as well as the need to study it.
Alzheimer's disease is one of the challenges to tackle in the coming aging era and is attempting to diagnose and predict through various biomarkers. While the application of various deep learning-based technologies as powerful imaging technologies has recently expanded across the medical industry, empirical design is not easy because there are various deep earning neural networks architecture and categorical hyperparameters that rely on problems and data to solve. In this paper, we show the possibility of optimizing a deep learning neural network structure and hyperparameters for Alzheimer's disease classification in amyloid brain images in a representative deep earning neural networks architecture using genetic algorithms. It was observed that the optimal deep learning neural network structure and hyperparameter were chosen as the values of the experiment were converging.
Alzheimer's disease(AD) is a geriatric dementia that is widespread in old age. In the future AD will be the largest problem in public health service. From old times, Much medicines have been used for treatment of dementia, but there is no medicine having obvious effect. AD is one of brain retrogression disease. So We studied on herbal medicine that have a relation of brain retrogression. From old times, In Oriental Medicine, Rhizoma Acori Graminei has been used for disease in relation to brain retrogression. We studied on the effects of anti-Alzheimer in pCT105-induced neuroblastoma cell lines by Rhizoma Acori Graminei extract As the result of this study, In RAG group, the apoptosis in the nervous system is inhibited, the repair against the degerneration of Neuroblastoma cells by CT105 expression is promoted. These results indicate that RAG possess strong inhibitory effect of apoptosis in the nervous system and repair effect against the degeneration of Neuroblastoma cells by CT105 expression.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.10
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pp.421-428
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2014
Like Alzheimer's disease, Parkinson's Disease(PD) is one of the most common neurodegenerative brain disorders. PD results from the deterioration of dopaminergic neurons in the brain region called the substantia nigra. Currently there is no cure for PD, but diagnosing in its early stage is important to provide treatments for relieving the symptoms and maintaining quality of life. Unlike many diagnosis methods of PD which use a single biomarker, we developed a diagnosis method that uses both biochemical biomarkers and imaging biomarkers. Our method uses ${\alpha}$-synuclein protein levels in the cerebrospinal fluid and diffusion tensor images(DTI). It achieved an accuracy over 91.3% in the 10-fold cross validation, and the best accuracy of 72% in an independent testing, which suggests a possibility for early detection of PD. We also analyzed the characteristics of the brain fiber pathways of Parkinson's disease patients and normal elderly people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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