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Enregistrement W4386203700 · doi:10.2196/52199

The Influence of Branched-Chain Amino Acid Supplementation on Fatigue and Tryptophan Metabolism After Acute and Chronic Exercise in Older Adults: Protocol for a Pilot Randomized Controlled Trial

2023· article· en· W4386203700 sur OpenAlexvenueno aff
Ronna Robbins, Tiffany Cortes, Jason C. O’Connor, Rozmin Jiwani, Monica C. Serra

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueExercise and Physiological Responses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGeriatric Research Education and Clinical CenterUniversity of Texas Health Science Center at San AntonioNational Institute on AgingNIH Clinical CenterNational Institutes of HealthU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésKynurenineKynurenic acidMedicineRandomized controlled trialKynurenine pathwayAmino acidPhysical exerciseMetabolitePhysical therapyTryptophanInternal medicineBiochemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Fatigue is a strong predictor of negative health outcomes in older adults. Kynurenine, a metabolite of tryptophan, is strongly associated with fatigue. Reductions in fatigue are observed with exercise; however, exercise training does not completely alleviate symptoms. Branched-chain amino acids (BCAAs) have been shown to have advantageous effects on exercise performance and compete with kynurenine for transport into the central nervous system. Thus, the combination of BCAA and exercise may exert synergized effects of mental and physical fatigue. Therefore, we hypothesize that BCAA added to exercise will shift kynurenine metabolism toward enhanced synthesis of kynurenic acid, thereby reducing fatigue. OBJECTIVE: This randomized, double-blind, placebo-controlled trial aims to compare the effects of acute (approximately 45 min) and chronic (8 wk) exercise with and without BCAA supplementation on mental and physical fatigue and assess whether the hypothesized outcomes are modulated by changes in kynurenine metabolism in 30 older adults (n=15, 50% per group). METHODS: Older adults (aged 60-80 y) who do not exercise >2 days per week and self-report fatigue (≥3 on a scale of 1-10) will be recruited. Participants will be randomized to either the exercise+BCAA group or exercise+placebo group. Participants will engage in high-volume, moderate-intensity, whole-body exercise training (aerobic and resistance exercise; either in-person or web-based sessions) 3 times per week for 8 weeks. In addition, participants will consume daily either 100 mg/kg body weight of BCAA (2:1:1 leucine:isoleucine:valine) or placebo (maltodextrin) throughout the 8-week intervention. BCAA and placebo powders will be identical in color and dissolved in 400 mL of water and 2.5 g of a calorie-free water flavor enhancer. Muscle biopsies will be collected before and after the intervention after a 12-hour fast to examine changes in the biomarkers of tryptophan metabolism and inflammation. Our primary outcomes include changes in mental and physical fatigue and metabolism after the 8-week exercise training between the 2 groups. Mental and physical fatigue will be measured before and after the intervention. Mental fatigue will be subjectively assessed through the completion of validated questionnaires. Physical fatigue will be measured by isometric handgrip, 1-repetition maximum, chair rise, 400-meter walk, and cardiopulmonary exercise tests. RESULTS: The study was funded in March 2022, with an anticipated projected data collection period lasting from January 2023 through December 2023. CONCLUSIONS: The discovery that kynurenine concentrations are associated with fatigue and are responsive to BCAA supplementation during exercise training could have important implications for the development of future interventions, both lifestyle and pharmacologic, to treat fatigue in older adults. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05484661; https://www.clinicaltrials.gov/study/NCT05484661. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/52199.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,202
Score d'incertitude au seuil0,461

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
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)0,0000,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,412 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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