Plasma metabolites of a healthy lifestyle in relation to mortality and longevity: Four prospective US cohort studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A healthy lifestyle is associated with a lower premature mortality risk and with longer life expectancy. However, the metabolic pathways of a healthy lifestyle and how they relate to mortality and longevity are unclear. We aimed to identify and replicate a healthy lifestyle metabolomic signature and examine how it is related to total and cause-specific mortality risk and longevity. METHODS: In four large cohorts with 13,056 individuals and 28-year follow-up, we assessed five healthy lifestyle factors, used liquid chromatography mass spectrometry to profile plasma metabolites, and ascertained deaths with death certificates. The unique healthy lifestyle metabolomic signature was identified using an elastic regression. Multivariable Cox regressions were used to assess associations of the signature with mortality and longevity. FINDINGS: The identified healthy lifestyle metabolomic signature was reflective of lipid metabolism pathways. Shorter and more saturated triacylglycerol and diacylglycerol metabolite sets were inversely associated with the healthy lifestyle score, whereas cholesteryl ester and phosphatidylcholine plasmalogen sets were positively associated. Participants with a higher healthy lifestyle metabolomic signature had a 17% lower risk of all-cause mortality, 19% for cardiovascular disease mortality, and 17% for cancer mortality and were 25% more likely to reach longevity. The healthy lifestyle metabolomic signature explained 38% of the association between the self-reported healthy lifestyle score and total mortality risk and 49% of the association with longevity. CONCLUSIONS: This study identifies a metabolomic signature that measures adherence to a healthy lifestyle and shows prediction of total and cause-specific mortality and longevity. FUNDING: This work was funded by the NIH, CIHR, AHA, Novo Nordisk Foundation, and SciLifeLab.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».