Tryptophan Metabolism and Neurodegeneration: Longitudinal Associations of Kynurenine Pathway Metabolites with Cognitive Performance and Plasma Alzheimer’s Disease and Related Dementias Biomarkers in the Duke Physical Performance Across the LifeSpan Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The kynurenine pathway (KP) comprises a family of tryptophan-derived metabolites that some studies have reported are associated with poorer cognitive performance and an increased risk of Alzheimer's disease and related dementias (ADRD). OBJECTIVE: The objective of this study was to determine the associations of plasma KP metabolites (kynurenine [KYN], kynurenic acid [KA], and tryptophan [TRP]) with a panel of plasma ADRD biomarkers (Aβ42/ β40 ratio, pTau-181, glial fibrillary acidic protein [GFAP], and neurofilament light [NfL]) and cognitive performance in a subset of older adults drawn from the Duke Physical Performance Across the LifeSpan (PALS) study. METHODS: The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used to assess cognitive performance. We used multivariate multiple regression to evaluate associations of the KYN/TRP and KA/KYN ratios with MoCA score and plasma ADRD biomarkers at baseline and over two years (n = 301; Age = 74.8±8.7). RESULTS: Over two years, an increasing KYN/TRP ratio was associated with increasing plasma concentrations of plasma p-Tau181 (β= 6.151; 95% CI [0.29, 12.01]; p = 0.040), GFAP (β= 11.12; 95% CI [1.73, 20.51]; p = 0.020), and NfL (β= 11.13; 95% CI [2.745, 19.52]; p = 0.009), but not MoCA score or the Aβ42/Aβ40 ratio. There were no significant associations of KA/KYN with MoCA score or plasma ADRD biomarkers. CONCLUSION: Our findings provide evidence that greater concentrations of KP metabolites are associated longitudinally over two years with greater biomarker evidence of neurofibrillary tau pathology (pTau-181), neuroinflammation (GFAP), and neurodegeneration (NfL), suggesting that dysregulated KP metabolism may play a role in ADRD pathogenesis.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».