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Enregistrement W4411543772 · doi:10.1152/physiol.2025.40.s1.1069

The effects of age and exercise training on lysosomal adaptations within skeletal muscle

2025· article· en· W4411543772 sur OpenAlexaffabout
Anastasiya Kuznyetsova, Thulasi Mahendran, David A. Hood

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkeletal muscleTraining (meteorology)Physical medicine and rehabilitationBiologyEndocrinologyPsychologyPhysiologyNeuroscienceMedicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Skeletal muscle mass comprises a large fraction (~40%) of the total human body mass, making it an essential contributor to overall physical health. Mitochondria are responsible for the metabolic status of skeletal muscle due to their ability to adapt to various physiological conditions. The aging population undergoes a loss of skeletal muscle mass, strength, and function, termed sarcopenia. The maintenance of a healthy mitochondrial pool is imperative for the preservation of muscle mass and metabolic health with age. The important removal of dysfunctional mitochondria happens via the process of mitophagy in which these organelles are tagged for degradation, engulfed and delivered to lysosomes, representing the vital role lysosomes play in the turnover of mitochondria. If lysosomes become defective with age, this can contribute to the accumulation of defective mitochondria. Thus, we have investigated lysosomes to understand their role in aging and exercise. We hypothesize that lysosome content will increase with age, but that lysosome proteolytic function will be diminished, and that exercise training will serve to restore this functionality in aged muscle. We studied these adaptations in skeletal muscle from young (5-7 months) and aged (21-23 months) mice following a 6-week voluntary wheel running (VWR) protocol compared to an untrained group. During the training protocol, the aged group ran significantly less than the young group. Despite this, training attenuated the aging-induced loss of muscle mass, especially in the predominantly slow-twitch soleus muscle. During an acute exhaustive bout of exercise, young and old trained groups ran significantly more time than untrained groups, indicating the effectiveness of the training to induce adaptative changes. Lysosomal protein yield was 2-fold greater in the aged, compared to the young cohorts, and this was accompanied by 1.5-fold, 2-fold and 2-fold increases in Lamp1, mature cathepsin D and precursor cathepsin B in aged muscle respectively. Lysosome proteolytic function, assessed in purified lysosomal fractions, was reduced by ~30 % in aged muscle. Remarkably, training improved lysosomal function in both young (1.3- fold) and old (1.5-fold) muscle. Thus, our results showed that aged mice have increased lysosomal protein content while displaying a more dysfunctional organelle pool. The chronic exercise protocol induced mitigation of these changes, illustrating the potential of improved clearance of dysfunctional cargo, including mitochondria, via enhanced proteolytic capacity of lysosomes, thereby improving muscle health with age. Supported by NSERC Canada. This abstract was presented at the American Physiology Summit 2025 and is only available in HTML format. There is no downloadable file or PDF version. The Physiology editorial board was not involved in the peer review process.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,975
Score d'incertitude au seuil0,268

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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