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Enregistrement W4404579674 · doi:10.20944/preprints202411.1671.v1

Dietary DHA-rich Supplementation Decreases Neurotoxic Lipid Mediators in Participants with Type II Diabetes and Neuropathic Pain

2024· preprint· en· W4404579674 sur OpenAlexaboutno aff
Alfonso Manuel Durán, Francis Zamora, Marino De León

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueFatty Acid Research and Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDocosahexaenoic acidType 2 diabetesDiabetes mellitusEicosapentaenoic acidLipid profileInternal medicineType 2 Diabetes MellitusPharmacologyEndocrinologyFatty acidPolyunsaturated fatty acidBiochemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A growing body of evidence indicates a link between circulating neurotoxic lipids and the development of chronic neuroinflammatory diseases in the peripheral and central nervous systems. Therefore, strategies to modify circulating lipid profiles may complement the management of neuroinflammatory diseases, including neuropathic pain. In a previous study, we observed a sig-nificant shift in the metabolomic profile of patients' plasma with symptoms of painful diabetic neuropathy (pDN) following three months of docosahexaenoic acid (DHA)-rich supplementation, leading to improved pDN symptoms. However, it is important to identify the specific lipid mediators responsible for this therapeutic effect and elucidate potential mechanism(s). This study investigates whether DHA-rich supplementation reduces neurotoxic lipid mediators associated with pDN in individuals with type 2 diabetes mellitus (T2DM). Forty volunteers diagnosed with type 2 diabetes were enrolled in the "En Balance-PLUS" diabetes education study. The volunteers participated in weekly lifestyle/nutrition education and daily supplementation with 1000 mg DHA and 200 mg eicosapentaenoic acid. The Short-Form McGill Pain Questionnaire validated the clinical determination of baseline and post-intervention pain complaints. Untargeted Lipidomic analyses were conducted using blood serum collected at baseline and after three months of participation in the dietary regimen. The lipidomic data were analyzed using a non-parametric paired Wilcoxon rank-sum test and random forest analysis. ELISA further eval-uated participant serum samples to investigate associated biomarkers of necrosis (MLKL), autophagy (ATG5), and lipid chaperone protein (FABP5). Untargeted lipidomic analysis revealed that several neurotoxic-associated lipids significantly decreased after DHA-rich supplementation. Also, circulating levels of MLKL were reduced, while protein levels of ATG5 and FABP5 significantly increased. The reduction of circulating neurotoxic lipids and increase of neuroprotective lipids following DHA-rich supplementation is consistent with the reported roles of omega-3 polyunsaturated fatty acids (PUFAs) in reducing adverse symptoms associated with neuroinflammatory diseases and painful neuropathy.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeEssai non randomisé
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
Publié2024
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