Fidelity of Reinnervation Modulates Susceptibility to Aging Muscle Impact and Frailty in Elderly Women
Notice bibliographique
Résumé
Background Studies in aging rodent models and elderly men have recognized skeletal muscle denervation as an important factor contributing to age‐related muscle atrophy. This has not yet been assessed in octogenarian women, a population that is at a greater risk of becoming physically frail. On this basis we determined the presence of muscle denervation in prefrail/frail elderly women and its contribution to aging muscle phenotypes compared to a population with high function in advanced age, world class octogenarian track and field athletes. Methods Muscle biopsies were obtained from vastus lateralis muscle from prefrail/frail elderly women (FE, n=17, 77.9±1.5y), master athletes (MA, n=7, 80.9±2.2y) and young inactive (YI, n=12, 24.0±1.0y) controls, to assess denervation‐induced morphological and transcriptional markers. Results The FE group displayed a high abundance of grouped slow fibers, accumulation of very small myofibers, a severe reduction in type IIa to type I size ratio, and an accumulation of neural cell adhesion molecule‐positive myofibers and pyknotic nuclei, consistent with recurring cycles of denervation/reinnervation with a sporadic occurrence of failed reinnervation in prefrail/frail subjects. The MA group exhibited a smaller decline in type IIa/I size ratio, but not attenuated fiber atrophy relative to FE, and this was associated with a higher degree of fiber type I grouping in MA vs FE, suggesting a greater reinnervation of denervated fibers in MA. Consistent with this interpretation, MA had higher mRNA levels of the reinnervation promoting cytokine Fibroblast Growth Factor Binding Protein 1 than FE. Conclusion Our results indicate that the muscle of prefrail/frail elderly women undergoes significant neurogenic atrophy, whereas MA exhibit evidence of superior reinnervation capacity that attenuates functional decline with aging by attenuating aging muscle atrophy through better retention of muscle fiber number. Support or Funding Information This work was supported by Canadian Institute of Health Research (MOP 125986 and MOP 119583 to R.T. Hepple). Part of the expenses involving older participants was supported by an Internal Grant from the Helen McCall Hutchison Family Foundation of the Montreal General Hospital. V. Sonjak was supported by the Bloomberg Manulife Fellowship. K.J. Jacob was supported by a PhD scholarship from the Fonds de recherche du Quebec – Sante (FRQS). This abstract is from the Experimental Biology 2019 Meeting. There is no full text article associated with this abstract published in The FASEB Journal .
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».