Tryptophan metabolites and incident cardiovascular disease: The EPIC-Norfolk prospective population study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Cardiovascular disease (CVD) remains the largest cause of death globally due to various risk factors. One novel potential contributor to CVD might be the metabolism of the essential amino acid tryptophan (Trp), which through many pathways can produce immunomodulatory metabolites such as kynurenine, indole-3-propionate and serotonin. We aim to identify the metabolites with the strongest association with cardiovascular disease, utilizing a substantial and diverse cohort of individuals. In our pursuit of this aim, our primary focus is to validate and reinforce the findings from previous cross-sectional studies. METHODS: We used the community-based EPIC-Norfolk cohort (46.3 % men, age 59.8 ± 9.0) with a median follow-up of 22.1 (17.6-23.3) years to study associations between the relative levels of Trp metabolites measured with untargeted metabolomics and incident development of CVD. Serum from n = 11,972 apparently healthy subjects was analysed, of which 6982 individuals had developed CVD at the end of follow-up. Cox proportional hazard models were used to study associations, adjusted for sex, age, conventional cardiovascular risk factors and CRP. All metabolites were Ln-normalised prior to analysis. RESULTS: Higher levels of Trp were inversely associated with mortality (HR 0.73; CI 0.64-0.83) and fatal CVD (HR 0.76; CI 0.59-0.99). Higher levels of kynurenine (HR 1.33; CI 1.19-1.49) and the [Kynurenine]/[Tryptophan]-ratio (HR 1.24; CI 1.14-1.35) were associated with a higher incident development of CVD. Serotonin was not associated with overall CVD, but we did find associations for myocardial infarction and stroke. Adjustment for CRP did not yield any discernible differences in effect size. CONCLUSIONS: Tryptophan levels were inversely correlated with CVD, while several of its major metabolites (especially kynurenine and serotonin) were positively correlated. These findings indicate that mechanistic studies are required to understand the role of Trp metabolism in CVD with the goal to identify new therapeutic targets.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».