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Enregistrement W4406201645 · doi:10.1002/alz.087972

Exploring the Interplay between Carotenoids, Lipid Oxidation, and Cognitive Impairment in Aging

2024· article· en· W4406201645 sur OpenAlexaboutno aff
Irundika H.K. Dias, Sewa Abdullah, Lena Pickert, Alexander Thimm, Dumindri Abeysena, Joris Deelen, Helen R. Griffiths, Maria Cristina Polidori

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAntioxidant Activity and Oxidative Stress
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarotenoidZeaxanthinLuteinLycopeneAntioxidantChemistryBiochemistryPopulationInternal medicineFood sciencePsychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer's disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder characterised by cognitive decline, memory loss, and impaired daily functioning. As the global population ages, the prevalence of AD continues to rise, emphasising the urgent need for effective preventive and therapeutic strategies. Carotenoids, a group of naturally occurring pigments with antioxidant properties, have gained attention for their potential neuroprotective effects. Carotenoids interrupt the oxidative process by scavenging free radicals and quenching singlet oxygen, ultimately reducing lipid oxidation and preserving the integrity of lipids in biological systems. This project investigated the relationship between blood carotenoid levels, lipid oxidation and their impact on cognitive impairment. Method Serum samples were collected from 49 healthy individuals (17 male, 32 female) who are 65 years or older. Serum carotenoids (Retinol, Lutein, Zeaxanthin, Lycopene, Alpha‐Tocopherol, β‐Carotene) were analysed by reversed phase HPLC method using methanol/acetonitrile/water gradient. Method validation was performed to establish linearity, sensitivity, recovery, and accuracy. Lipid oxidation products (oxysterols and oxidised phospholipids) were analysed using targeted mass spectrometry methods developed in our laboratory. Cognitive functions were measured using Montreal Cognitive Assessment, Trail Making Tests, letter fluency, category fluency and CogState. Result HPLC assay for carotenoids assay showed a linear dynamic range (R2 > 0.94) of 0.01 µM‐20 µM for the six carotenoids that were tested. High intra‐ and inter‐day precision (CV < 9%) and high concentration accuracy (< 15% absolute error) were observed for the QC plasma samples. Correlation analyses did not show any relationship between cognitive status with serum carotenoids or oxysterols; 7‐ketocholesterol, 7β hydroxycholesterol and 25‐hydroxycholesterol and 27‐hydroxycholesterol). 27‐hydroxycholesterol was increased in individuals >80 years old. Conclusion Our data suggests some lipid oxidation products such as 27‐ hydroxycholesterol may increase with age. However, further analysis is needed to conclude how lipophilic carotenoids may associate with lipid oxidation and cognitive impairment.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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