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Enregistrement W4206473233 · doi:10.1002/alz.057660

Improved functional connectivity after a 6‐month ketogenic supplementation in mild cognitive impairment

2021· article· en· W4206473233 sur OpenAlexaff
Maggie Roy, Manon Edde, Mélanie Fortier, Étienne Croteau, Christian‐Alexandre Castellano, Valerie St. Pierre, Camille Vandenberghe, Marie‐Christine Morin, Francis Langlois, Christian Bocti, Tamàs Fülöp, Maxime Descoteaux, Stephen C. Cunnane

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDefault mode networkNeurocognitiveCognitionPlaceboMedicineFunctional magnetic resonance imagingKetone bodiesKetogenic dietMagnetic resonance imagingAudiologyNeurosciencePsychologyInternal medicineCardiologyPathologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Ketones, the brain’s alternative fuel to glucose, bypass the brain glucose deficit in mild cognitive impairment (MCI). The BENEFIC trial conducted in MCI showed improved measures of cognition in multiple domains after a 6‐month ketogenic intervention [Fortier et al. 2019]. Functional connectivity in the dorsal‐attention network (DAN) deteriorates early in MCI, and prior to changes in the ventral‐attention network [Zhang et al. 2015]. We aimed to assess whether improved cognitive outcomes in the BENEFIC Trial were linked to improved brain functional connectivity. Method Participants in this 6‐month intervention were randomized to a placebo (n= 15) or ketogenic medium chain triglyceride (kMCT; n= 17) drink. A neurocognitive battery and brain imaging were performed pre‐ and post‐intervention. Functional connectivity was computed from resting‐state functional magnetic resonance images. Independent component analysis (FSL Melodic) was used to segment seven major resting‐state networks (DAN, ventral‐attention, frontoparietal, limbic, somatomotor, default‐mode and visual) [Yeo et al. 2011]. Regional cortical ketone (11C‐acetoacetate) and glucose (18F‐fluorodeoxyglucose) metabolic rates were also quantified using positron emission tomography (PET). Result Changes (post ‐ pre) in DAN functional connectivity was significantly higher in the kMCT group vs placebo (P= 0.024). After correction for age, sex, education, ApoE status and intracranial volume, the significant difference between groups was still present, with a large effect size (partial h2= 0.16; P= 0.043; Figure 1). Connectivity in no other networks was significantly different between groups. Changes in attention and processing speed composite Z‐score (r= 0.42; P= 0.021) and specific tests targeting attention (Trail Making visual scanning and number sequencing conditions) were significantly associated with the increased DAN functional connectivity. Change in ketone uptake specifically in DAN cortical regions (Figure 2C) was significantly higher in the kMCT vs placebo group (P= 0.001) and was directly associated with the improved DAN functional connectivity, with a large effect size (r= 0.69; P= 0.002; Figure 3). Conclusion We show that a 6‐month ketogenic intervention improves DAN functional connectivity in MCI, an improvement that is directly linked to increased energy (ketone) supply to the DAN. The beneficial effect of ketones on cognition in MCI may be linked to improved DAN connectivity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
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