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Enregistrement W4406509282 · doi:10.1016/j.cpcardiol.2025.102991

Comparative lipidomic profiling in adolescents with obesity and adolescents with type 1 diabetes

2025· article· en· W4406509282 sur OpenAlexfundno aff
Antônio García‐Hermoso, Nidia Huerta-Uribe, Míkel Izquierdo, Katherine González‐Ruíz, Jorge Enrique Correa‐Bautista, Robinson Ramírez‐Vélez

Notice bibliographique

RevueCurrent Problems in Cardiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad del RosarioInstituto de Salud Carlos IIIEgg Farmers of Canada
Mots-clésMedicineType 2 diabetesObesityProfiling (computer programming)Diabetes mellitusAdolescent ObesityInternal medicineEndocrinologyOverweight

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• Both adolescents with obesity and those with type 1 diabetes exhibit alterations in lipid profiles, yet direct comparisons are scarce. • The obesity group displayed higher levels of diglycerides, triglycerides, and specific phosphatidylinositols. • Adolescents with type 1 diabetes showed elevated levels of phosphatidylcholines, phosphatidylethanolamines, cholesterol esters, sphingomyelins, and ceramides. • Our comparative lipidomic profiling unveiled significant differences between adolescents with obesity and those with T1D, with key lipid alterations correlating with clinical parameters. Both adolescents with obesity and those with type 1 diabetes (T1D) exhibit alterations in lipid profiles, but direct comparisons are limited. Comparing lipidomic profiles between obese individuals and those with T1D is crucial for identifying specific metabolic markers, informing tailored interventions, and advancing precision medicine strategies for these distinct populations. The aim of the study was to compare lipidomic profiles between adolescents with obesity and those with T1D, and to analyze associations between metabolites and clinical parameters. We included 156 adolescents aged 11–18 years (59.6% girls) from the HEPAFIT ( n =114, obesity) and Diactive-1 Cohort ( n =42, T1D) studies. Clinical measures included anthropometrics, body composition, lipids, liver enzymes, glucose, and HbA1c. Lipidomic analysis of 277 serum/plasma metabolites used UHPLC-MS. Distinct lipid profiles were seen, with higher diglycerides, triglycerides, and certain phosphatidylinositols in the obesity group, while phosphatidylcholines, phosphatidylethanolamines, cholesterol esters, sphingomyelins, and ceramides were elevated in T1D. Triglycerides acyl chain lengths and saturation levels also varied. Multivariate analysis identified seven metabolites –PC(O-18:1/18:1), PC(O-18:1/22:4), PE(O-16:0/18:1), PE(18:2e/22:6), PC(40:1), PC(O-22:1/20:4), and PE(P-18:0/18:1)– significantly associated with clinical parameters. Distinct lipid profiles were observed among adolescents with obesity and T1D in the study, emphasizing the importance of understanding specific metabolite associations with clinical parameters for more precise health management.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,256 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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