Resistance training, but not leucine, increased basal muscle protein synthesis and reversed frailty in older women consuming optimized protein intake
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Frailty, often linked to sarcopenia, involves reduced muscle strength and mass. While sarcopenia has multiple causes, impaired muscle protein synthesis may contribute. Leucine and resistance training (RT) are anabolic stimuli, but the long-term effects of leucine combined with RT in pre/frail older women remain unclear. This double-blind, placebo-controlled study aimed to assess their impact on muscle anabolism and characteristics in women consuming adequate protein. Pre/frail elderly women ( n = 19, 77.5 ± 1.3 y, BMI: 25.1 ± 0.9 kg/m 2 ), underwent 12 weeks of RT with protein-optimized diet (1.2 g ⋅ kg BW −1 ⋅ d −1 ) and were randomized to 7.5 g/d of leucine (Leu) or placebo 5.1 g/d alanine (Ala). The primary outcome was myofibrillar fractional synthesis rate (MyoFSR) in the postabsorptive and postprandial states. Secondary outcomes are changes in protein content and expression, 1-repetition maximum, body composition (DXA), and myofiber profiles were investigated. Overall MyoFSR increased by 47%, with a concomitant increase in type 1 and 2a myofiber cross sectional area (CSA) (16% and 28%, respectively), and total lean mass (2%). Total AKT, S6, and AMPKα levels were unchanged. However, AKT and S6 phosphorylation increased postprandially before RT, with no change following RT. The number of Frailty Criteria was reduced by 64%, with improvements in physical function and strength. Leucine had no added anabolic benefit. RT with optimal protein intake significantly improved the Frailty Phenotype and increased basal MyoFSR along with type 1 and 2a myofiber CSA and total lean mass, with no added benefit of leucine supplementation.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».