Vaspin: A Novel Biomarker Linking Gluteofemoral Body Fat and Type 2 Diabetes Risk
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether adiposity depots modulate vaspin levels and whether vaspin predicts type 2 diabetes (T2D) risk, through epidemiological and genetic analyses. RESEARCH DESIGN AND METHODS: We assessed the relationship of plasma vaspin concentration with incident and prevalent T2D and adiposity-related variables in 1) the Prospective Urban and Rural Epidemiology (PURE) biomarker substudy (N = 10,052) and 2) the Outcome Reduction with Initial Glargine Intervention (ORIGIN) trial (N = 7,840), using regression models. We then assessed whether vaspin is causally associated with T2D and whether genetic variants associated with MRI-measured adiposity depots modulate vaspin levels, using two-sample Mendelian randomization (MR). RESULTS: A 1-SD increase in circulating vaspin levels was associated with a 16% increase in incident T2D in the PURE cohort (hazard ratio 1.16; 95% CI 1.09-1.23; P = 4.26 × 10-7) and prevalent T2D in the ORIGIN cohort (odds ratio [OR] 1.16; 95% CI 1.07-1.25; P = 2.17 × 10-4). A 1-unit increase in BMI and triglyceride levels was associated with a 0.08-SD (95% CI 0.06-0.10; P = 2.04 × 10-15) and 0.06-SD (95% CI 0.04-0.08; P = 4.08 × 10-13) increase, respectively, in vaspin in the PURE group. Consistent associations were observed in the ORIGIN cohort. MR results reinforced the association between vaspin and BMI-adjusted T2D risk (OR 1.01 per 1-SD increase in vaspin level; 95% CI 1.00-1.02; P = 2.86 × 10-2) and showed that vaspin was increased by 0.10 SD per 1-SD decrease in genetically determined gluteofemoral adiposity (95% CI 0.02-0.18; P = 2.01 × 10-2). No relationships were found between subcutaneous or visceral adiposity and vaspin. CONCLUSIONS: These findings support that higher vaspin levels are related to increased T2D risk and reduced gluteofemoral adiposity, positioning vaspin as a promising clinical predictor for T2D.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».