Evidence for an energetic trade-off model linking inflammaging and immunosenescence in the US Health and Retirement Study and UK Biobank
Notice bibliographique
Résumé
Later life is characterized by the development of chronic inflammation, termed inflammaging, alongside changes in immune cell profiles, or immunosenescence. While these features contribute to health risk, they have also been interpreted as adaptive remodeling of the immune system in response to accumulating somatic damage. Here we consider a recently developed theoretical framework to understand these processes as interrelated: the Brain-Body Energy Conservation model of aging. This model views functional declines, such as immunosenescence, as part of an energy conserving response to the rising energy expenditure of inflammaging. This response promotes short term survival against somatic damage at the expense of future health risk. For example, naïve T cells, which enhance defense against future infections, decline with age. We find evidence consistent with this model in the US Health and Retirement Study (HRS) and UK Biobank (UKB). TNFR1, a key marker of inflammaging, mediated 10% and 5% of the age-related declines in naïve CD4T and CD8T cells respectively in the HRS (n = 8,261). Consistent with an impaired immune response to future infections, TNFR1 also mediated 16% of the age-related increased risk of hospitalization or death from COVID-19 in the UKB (n = 522 hospitalized or died, full sample n = 40,638). GDF15, which is produced in response to metabolic stress and has been found to induce immune tolerance in response to chronic inflammation, mediated 28% of the TNFR1-related COVID-19 health risk, as well as 38% of the age-related increased risk independent of TNFR1.
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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 | 0,010 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».