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Enregistrement W4412724725 · doi:10.1002/jcsm.70026

Circulating miR‐144‐3p as a Novel Independent Biomarker Associated With Low Muscle Strength Among Older Adults

2025· article· en· W4412724725 sur OpenAlexaff
Hyung Eun Shin, Chang Won Won, Gustavo Duque

Notice bibliographique

RevueJournal of Cachexia Sarcopenia and Muscle · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicroRNA in disease regulation
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesNational Research Foundation of KoreaKorea National Institute of HealthMinistry of Science and ICT, South KoreaKorea Health Industry Development InstituteNational Research Foundation
Mots-clésMedicineBiomarkerMuscle strengthSarcopeniaBioinformaticsInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Low muscle strength, a key component of sarcopenia, is significant in the development of adverse health outcomes among older adults. MicroRNAs (miRNAs) have been implicated in mechanisms of sarcopenia; however, their specific functions in sarcopenia components, particularly low muscle strength, remain unclear. We aimed to examine distinct miRNA signatures associated with muscle mass, strength, and performance and to explore independent biomarkers for identifying older adults with low muscle strength. METHODS: Ninety-six older adults were selected from the Korean Frailty and Aging Cohort Study using stratified random sampling based on age and sex, and classified into four groups according to Asian Working Group for Sarcopenia 2019 criteria: normal (n = 25), low muscle mass (Low MM)-only (n = 23), low muscle strength (Low MS)-only (n = 25) and low physical performance (Low PP)-only (n = 23). MiRNA profiles were generated through miRNA sequencing, and differentially expressed (DE) miRNAs among groups were identified using log2|Fold Change (FC)| ≥ 1 and a Benjamini-Hochberg (BH)-adjusted p < 0.05. Subsequently, candidate miRNAs were validated by quantitative real-time polymerase chain reaction. Differences in relative miRNA expression between groups were assessed using analysis of variance. The utility of identified miRNAs for discriminating older adults with low muscle strength was assessed using receiver operating characteristic (ROC) analysis. RESULTS: In 96 older adults (50.0% women, mean age 76.6 ± 3.6 years), 16, 5 and 1 DE miRNAs were observed in comparisons of Low MS-only vs. Low MM-only, Low PP-only vs. Low MM-only, and Low PP-only vs. Low MS-only, respectively (log2|FC| ≥ 1 and BH-adjusted p < 0.05). Among these, miR-144-3p, miR-142-3p and miR-122-3p overlapped across at least two comparisons. In the validation phase, miR-144-3p exhibited significantly higher expression in the Low MS-only group than in other groups. Areas under the ROC curve (AUC) for miR-144-3p were 0.943 (95% CI = 0.854-1.000), 0.836 (95% CI = 0.698-0.974) and 0.844 (95% CI = 0.700-0.989) for distinguishing the Low MS-only group from normal, Low MM-only and Low PP-only groups, respectively (p < 0.001). Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes analysis revealed that identified novel miRNAs were mainly associated with FoxO and insulin signalling (BH-adjusted p < 0.001), with a trend toward neurotrophic signalling (BH-adjusted p = 0.0647). CONCLUSIONS: miR-144-3p was identified as a novel biomarker for low muscle strength among older adults, independent of muscle mass and physical performance. Longitudinal studies are required to determine whether the identified miRNAs can function as predictive biomarkers for muscle strength decline.

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 enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil0,732

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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