Impact of Manganese on Neuronal Function: An Exploratory Multi-Omics Study on Ferroalloy Workers in Brescia, Italy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Interest is growing in the potential role of manganese (Mn) in Alzheimer’s Disease (ADRD). This nested pilot study of a ferroalloy workers cohort was aimed to investigate the effects of long-term occupational Mn exposure on cognitive function through β-amyloid (Aβ) modification and brain deposition, as well as metabolomic, lipidomic and proteomic profiling. We examined 6 male exposed workers (median age 63, exposure duration 31 yrs), and 5 historical controls (median age 60) who had undergone brain PET scan imaging showing higher Aβ deposition among the exposed compared to the controls (p < 0.05). The average annual cumulative respirable Mn of the ferroalloy workers was 329.23 ± 516.39 µg/m 3 (geometric mean 118.59). Average Mn level in plasma of the exposed subjects (0.704 ± 0.2 ng/mL) was significantly higher than the controls (0.397 ± 0.18). Pathway analyses using LC-MS/MS results revealed impacted metabolomic pathways such as olfactory signaling, mitochondrial fatty acid beta-oxidation, biogenic amine synthesis, SLC-mediated transmembrane transport, and glycerophospholipid and choline metabolism in the Mn exposed group. Single molecule arrays (Simoa) analysis revealed notable modifications of AD-related plasma biomarkers; protein microarray (chip) showed significant changes (p < 0.05) in the levels of some plasma antibodies targeting autoimmune and neuronal associated proteins such as Aβ (25-35), GFAP, Serotonin, Human NOVA1, and Human Siglec-1/CD169 among the Mn exposed individuals. This data provides evidence on Mn-induced alterations of pathways and biomarkers associated with cognitive neurodegenerative diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».