The interplay between white adipose tissue, adipokines, and structural gray matter changes
Notice bibliographique
Résumé
The growing global obesity issue emphasizes the importance of understanding its health implications. Previous research has identified consistent alterations in gray matter (GM) volume in connection with obesity. Given the various implications of distinct fat compartments and the potential role of adipose tissue-derived adipokines in brain health, a more detailed investigation of adiposity is required. This study investigates a sample of 65 males with varying body mass indices to explore the relationship between various fat compartments, adipokine levels, and volumetric GM variations, aiming to provide a deeper understanding of the interplay between adiposity, brain structure, and metabolic signals. Whole-body magnetic resonance imaging (MRI) was used to assess total, visceral, and subcutaneous adipose tissue, while MR spectroscopy was performed to capture liver fat content. For the assessment of adipokine levels leptin and adiponectin concentrations were measured, and structural brain images underwent cortical and subcortical segmentation for GM volume and thickness. A predictive modeling approach with leave-one-out cross-validation was used to predict body composition metrics and adipokine levels based on structural GM data. Our investigation revealed diminished GM volume and thickness correlated with elevated leptin levels in areas crucial for appetite regulation, decision-making, and cognitive control, including the anterior insula, orbitofrontal cortex, and anterior cingulate cortex. These findings suggest a potential adverse impact of heightened leptin concentrations on brain health and eating habits. Contrary to expectations, our investigation found no significant relationship between GM volume and any of the measured fat compartments. This result prompts the need for further research to elucidate the relationship between obesity, adipokines, and brain structure.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».