MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.1080/21691401.2026.2694921

Медицинская библиотека · Artificial cells, nanomedicine, and biotechnology · 2026

Gut microbiota-nanoparticle interactions in Parkinson's disease: mechanistic insights and therapeutic perspective.

Kafshdooz Leila, Safaralizadeh Reza

СтатьяОбзорПеревод в очереди

Аннотация

OBJECTIVE

This review introduces the 'nanomaterial-microbiome-brain interface' as a conceptual framework uniting three systems: gut microbiota, nanoparticles, and neurodegeneration.

MAIN FINDINGS: We synthesize evidence showing that titanium dioxide, silver, and zinc oxide nanoparticles differentially alter microbial composition. These microbial shifts intersect with established gut-brain mechanisms, including short-chain fatty acid production and immune modulation, providing plausible pathways linking nanomaterial exposure to neurological outcomes.

CONCLUSION

We propose the 'nanomaterial-microbiome-brain interface' as a novel conceptual framework with twofold relevance-serving both as a potential contributor to Parkinson's disease pathogenesis through unintentional environmental exposure, and as an underexplored avenue for therapeutic intervention. Critical knowledge gaps persist. Addressing these gaps will require integrated approaches that bridge nanomaterial research, microbiome science, and neurodegeneration studies.

Для цитирования: Kafshdooz Leila, Safaralizadeh Reza. Gut microbiota-nanoparticle interactions in Parkinson's disease: mechanistic insights and therapeutic perspective.. Artificial cells, nanomedicine, and biotechnology. 2026. DOI: 10.1080/21691401.2026.2694921.

Предметные рубрики MeSH

Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.