Altered Gut Microbiota in Adults with Subjective Cognitive Decline: The SILCODE Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Subjective cognitive decline (SCD) is the earliest symptomatic manifestation of preclinical Alzheimer's disease (AD). Gut microbiota may serve as a susceptibility factor for AD. Altered gut microbiota has been reported in patients with mild cognitive impairment (MCI) and AD dementia. However, whether gut microbial compositions changed in SCD remains largely unknown. OBJECTIVE: To characterize the gut microbiota in SCD. METHODS: In this study, a total of 105 participants including 38 normal controls (NC), 53 individuals with SCD, and 14 patients with cognitive impairment (CI) were recruited. Gut microbiota of all participants isolated from fecal samples were investigated using 16S ribosomal RNA (rRNA) Illumina Miseq sequencing technique. The gut microbial compositions were compared among the three groups, and the association between altered gut microbiota and cognitive performance was analyzed. To validate the alteration of gut microbiota in SCD, we conducted amyloid positron emission tomography (PET) in selected participants and further compared the gut microbiota among subgroups. RESULTS: The abundance of phylum Firmicutes, class Clostridia, order Clostridiales, family Ruminococcaceae, and genus Faecalibacterium showed a trend toward a progressive decline from NC to SCD and CI. Specifically, the abundance of the anti-inflammatory genus Faecalibacterium was significantly decreased in SCD compared with NC. In addition, altered bacterial taxa among the three groups were associated with cognitive performance. The findings were validated in SCD participants with positive amyloid evidence. CONCLUSION: The composition of gut microbiota is altered in individuals with SCD. This preliminary study will provide novel insights into the pathophysiological mechanism of AD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».