Inflammatory agents partially explain changes in cortical thickness and surface area related to body mass index in adolescence
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background/Objectives Excessive body mass index (BMI) has been linked to a low-grade chronic inflammation state. Unhealthy BMI has also been related to neuroanatomical changes in adults. However, research in adolescents is relatively limited and has produced conflicting results. This study aims to address the relationship between BMI and adolescents’ brain structure as well as to test the role that inflammatory adipose-related agents might have over this putative link. Methods We studied structural MRI and serum levels of interleukin-6, tumor necrosis factor alpha (TNF-α), C-reactive protein and fibrinogen in 65 adolescents (aged 12-21 years). Relationships between BMI, cortical thickness and surface area were tested with a vertex-wise analysis. Subsequently, we used backward multiple linear regression models to explore the influence of inflammatory parameters in each brain-altered area. Results We found a negative association between cortical thickness and BMI in the left lateral occipital cortex (LOC), the left fusiform gyrus and the right precentral gyrus as well as a positive relationship between surface area and BMI in the left rostral middle frontal gyrus and the right superior frontal gyrus. In addition, we found that higher fibrinogen serum concentrations were related to thinning within the left LOC (β = −0.45, p < 0.001) and the left fusiform gyrus (β = - 0.33, p = 0.035), while higher serum levels of TNF-α were associated to a greater surface area in the right superior frontal gyrus (β = 0.32, p = 0.045). Conclusions These results suggest that adolescents’ body mass increases are related with brain abnormalities in areas that could play a relevant role in some aspects of feeding behavior. Likewise, we have evidenced that these cortical changes were partially driven by inflammatory agents such as fibrinogen and TNF-α.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 ».