2-Aminoadipic acid is a biomarker for diabetes risk
Notice bibliographique
Résumé
Improvements in metabolite-profiling techniques are providing increased breadth of coverage of the human metabolome and may highlight biomarkers and pathways in common diseases such as diabetes. Using a metabolomics platform that analyzes intermediary organic acids, purines, pyrimidines, and other compounds, we performed a nested case-control study of 188 individuals who developed diabetes and 188 propensity-matched controls from 2,422 normoglycemic participants followed for 12 years in the Framingham Heart Study. The metabolite 2-aminoadipic acid (2-AAA) was most strongly associated with the risk of developing diabetes. Individuals with 2-AAA concentrations in the top quartile had greater than a 4-fold risk of developing diabetes. Levels of 2-AAA were not well correlated with other metabolite biomarkers of diabetes, such as branched chain amino acids and aromatic amino acids, suggesting they report on a distinct pathophysiological pathway. In experimental studies, administration of 2-AAA lowered fasting plasma glucose levels in mice fed both standard chow and high-fat diets. Further, 2-AAA treatment enhanced insulin secretion from a pancreatic β cell line as well as murine and human islets. These data highlight a metabolite not previously associated with diabetes risk that is increased up to 12 years before the onset of overt disease. Our findings suggest that 2-AAA is a marker of diabetes risk and a potential modulator of glucose homeostasis in humans.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».