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Enregistrement W4415293676 · doi:10.1093/braincomms/fcaf410

Comprehensive metabolomics profiling reveals novel biomarkers and pathways for early detection of Alzheimer’s disease

2025· article· en· W4415293676 sur OpenAlexaboutno aff
Prabhakar Tiwari, Anu Gupta, Meenakshi Kaushik, Anjali Yadav, Anjali Anjali, Rekha Dwivedi, Pallavi Mudgal, Yashwant Kumar, Manjari Tripathi, Rima Dada

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesTranslational Health Science and Technology InstituteAll-India Institute of Medical Sciences
Mots-clésDementiaMetabolomicsBiomarkerDiseaseCognitive declineNeurodegenerationReceiver operating characteristicAscorbic acid

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alzheimer’s disease is a multifactorial neurodegenerative disorder marked by cognitive decline, synaptic dysfunction, and metabolic alterations. This study investigated disease-associated profiles in the Indian population using integrated clinical, metabolomic, and plasma biomarker analyses. We enrolled 25 clinically diagnosed patients (mean age: 61.20 ± 7.76 years) and 25 cognitively healthy controls (mean age: 60.56 ± 7.48 years). Cognitive and neuropsychiatric assessments included Addenbrooke’s Cognitive Examination-III, Clinical Dementia Rating-Global, and Patient Health Questionnaire-9 for patients, and Montreal Cognitive Assessment, Clinical Dementia Rating-Global, and Patient Health Questionnaire-9 for controls. Plasma metabolomics was performed using liquid chromatography–mass spectrometry, and targeted ELISA quantified amyloid beta 40, amyloid beta 42, phosphorylated tau181, phosphorylated tau217, neurofilament light chain, apolipoprotein E, APOE4, 8-hydroxy-2′-deoxyguanosine, C-reactive protein, brain-derived neurotrophic factor, and glutamate. Statistical analyses included principal component analysis, volcano plots, receiver operating characteristic curves, pathway enrichment, and correlation analyses. Patients showed reduced cognition (median Addenbrooke’s Cognitive Examination-III: 26). Clinical Dementia Rating-Global scores (1.44 ± 0.65 versus 0.24 ± 0.25; P < 0.0001) and Patient Health Questionnaire-9 scores (4.88 ± 4.21 versus 0.20 ± 0.50; P < 0.0001) were higher than controls. Principal component analysis revealed distinct metabolic clustering with 75 altered metabolites. Volcano analysis identified six upregulated (leucine, ascorbic acid, guanine) and 14 downregulated metabolites (valine, nicotinamide, octadecanedicarboxylic acid). Receiver operating characteristic curves highlighted octadecanedicarboxylic acid (AUC = 0.917), prolinamide (AUC = 0.908), 2-phosphoglycerate (AUC = 0.858), nicotinamide (AUC = 0.848), leucine (AUC = 0.768), and ascorbic acid (AUC = 0.748). Pathway enrichment indicated disruptions in branched-chain amino acid metabolism, nicotinamide metabolism, the tricarboxylic acid cycle, and neurotransmitter pathways. Biomarker analysis revealed elevated amyloid beta 40, amyloid beta 42/40 ratio, phosphorylated tau181, phosphorylated tau217, phosphorylated tau217/amyloid beta 42 ratio, neurofilament light chain, APOE4, C-reactive protein, and 8-hydroxy-2′-deoxyguanosine, with reduced brain-derived neurotrophic factor (all P < 0.05). Significant correlations included eupatilin with phosphorylated tau217 and 8-hydroxy-2′-deoxyguanosine, glyceraldehyde with brain-derived neurotrophic factor, guanine with APOE4, and valine inversely with phosphorylated tau181. This study identifies distinct metabolic (octadecanedicarboxylic acid, prolinamide, leucine, ascorbic acid) and biomarker profiles (phosphorylated tau217, 8-hydroxy-2′-deoxyguanosine, brain-derived neurotrophic factor) in Alzheimer’s disease. Disrupted pathways linked to neuroinflammation and oxidative stress support the potential for integrated early detection strategies. Despite the small cross-sectional cohort, findings highlight the need for longitudinal, multi-centric validation.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,258
Score d'incertitude au seuil0,423

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2025
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