Metabolome informs about the chemical exposome and links to brain health
Notice bibliographique
Résumé
The metabolome is an intermediate phenotype, summarizing the profile of all small molecules (<1.5 kDa) in biospecimens. The metabolome provides a readout for the net influence of the chemical exposome, diet, gut microbiome, and genome on human health. Metabolic changes observed in exposome studies may thus provide clues about adverse outcome pathways related to cancer, diabetes, heart disease, cognitive impairment and other neurological conditions such as Alzheimer's disease (AD). Whilst the number of human cohort studies including both metabolomic and exposomic profiles is increasing, they are particularly limited in the domain of neurological conditions. Environmental exposures and chemical toxicants are known to have significant effects on the brain, gut microbiome, and gut-brain axis. Environmental chemicals of greatest interest include bisphenols, phthalates, persistent organic pollutants such as polychlorinated biphenyls (PCBs) and per- and poly-fluoroalkyl substances (PFAS), heavy metals, chemicals from household products and pesticides/herbicides; all of which may increase the risk of AD as they impact relevant biochemical mechanisms, especially with chronic exposure. In this review we describe how the chemical exposome can be assessed, including the approach our consortium is taking in the context of AD. Further, we review the current evidence about the impact of the chemical exposome on cognition as well as its influence on the risk and pathogenesis of AD. Finally, we highlight our approach to study the exposome in AD as part of large national and international collaborative efforts on the topic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».