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Enregistrement W4390191934 · doi:10.1002/alz.083053

Association of Gut Microbiome with Diabetes Mellitus and Alzheimer’s Disease in a Puerto Rican Adult Population: A Preliminary Report

2023· article· en· W4390191934 sur OpenAlexaboutno aff
Cecilia Michelle Soler‐Llompart, Filipa Godoy‐Vitorino, Ana Cecilia Sala‐Morales, Michel Santiago‐Berríos, Javier A. Ruiz‐Adames, Gerianne Olivieri‐Henry, Carlos Alberto Herrero‐Rivera, Fabián J. Pérez‐Luzunaris, Vanessa Sepulveda

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaDiabetes mellitusMicrobiomeDiseaseMedicineGerontologyPopulationCognitive declineInternal medicineBiologyBioinformaticsEnvironmental healthEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) is the most common cause of dementia, consisting in a highly debilitating disorder, progressing from slight memory impairments to a complete loss of mental function, resulting in significant disability and death. In Puerto Rico, AD is the fourth leading cause of death. Caribbean Hispanics, including Puerto Ricans living on the island have shown a more severe AD symptomatology and disease mortality than any other ethnic group. This disparity may be due to health, diet, lifestyle, socioeconomic risk factors and more prevalent chronic health conditions such as diabetes in Hispanic people. Diabetes Mellitus is nowadays considered a risk factor for AD. Evidence suggests that the gut microbiome plays a role in the pathophysiology of AD through neuroinflammation and amyloid deposition leading to cognitive impairment. Main objective: Study the microbiome composition and diversity of Puerto Ricans with AD compared to cognitive‐intact controls in association with Diabetes Mellitus. Method Fifty‐three participants (n = 53), 28 with AD and 25 controls were evaluated clinically and cognitively with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) to associate the gut microbiome with cognitive impairment. Stool was collected for genomic DNA extractions and microbiome characterization. NextGen Illumina MiSeq was used to sequence 16S rRNA genes (V4 region) and analyzed with standard pipelines. Result No statistically significant differences in bacterial diversity and richness between AD vs. controls. We found slight differences in composition, including an abundance of Euryachaeota in AD, while controls had higher levels of Bacteroidetes. Compared to cognitively intact, a decrease in gut microbiome diversity was seen among participants with cognitive decline (p = 0.02). Roseburia (butyrate producing bacteria) seems to decrease with cognitive impairment severity. Diabetics have significantly reduced Anaerostipes and Ruminococcus also butyrate producing bacteria. AD participants with/without Diabetes have predominance of Euryarchaeota. Controls with Diabetes have more Proteobacteria and Bacteroidetes compared to cognitively impaired. Conclusion Both Diabetes and neurocognitive decline appear to reduce butyrate‐producing bacterias, which may be related to a decrease in the homeostasis of the gut‐brain axis and lead to microbiome dysbiosis in the setting of disease. A better understanding of the gut microbiome will be an invaluable approach for development of modulation‐based therapeutic interventions.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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