Muscle Biomarkers as Molecular Signatures for Early Detection and Monitoring of Muscle Health in Aging
Notice bibliographique
Résumé
Maintaining muscle health is essential for preserving mobility, independence, and quality of life with age. As muscle mass and function decline, the risk of frailty, chronic disease, and disability increases. Sarcopenia, characterized by the progressive loss of muscle mass, strength, and function, is a major contributor to these adverse outcomes in older adults. Early identification and monitoring of sarcopenia are critical for timely intervention to prevent irreversible decline. Muscle biomarkers offer a promising approach for detecting muscle deterioration and guiding treatment strategies. This review explores key biomarkers—including insulin-like growth factor 1 (IGF-1), myostatin, interleukin-6 (IL-6), irisin, interleukin 15 (IL-15), and procollagen type III N-terminal propeptide (P3NP)—that reflect underlying processes such as muscle anabolism, inflammation, metabolism, and remodeling. Alterations in these markers are associated with muscle health status. Furthermore, hormonal status, biological sex, and nutritional factors all modulate biomarker levels, emphasizing the need for personalized assessments. Integrating biomarker analysis into clinical practice has the potential to enhance early diagnosis, inform personalized interventions, and ultimately promote healthy aging by maintaining muscle function and reducing disability risk.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
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 ».