An integrative approach to detecting potential blood-based biomarkers of cognitive frailty
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive frailty, defined by the coexistence of cognitive decline and physical frailty, has been clinically defined, but its biological clues are still vague. This underscores the need for promising blood-based molecular biomarkers. DESIGN: Cross-sectional observational study. SETTINGS AND PARTICIPANTS: Frailty was diagnosed using the Japanese version of the Cardiovascular Health Study (J-CHS), and mild cognitive impairment was assessed with the Japanese version of the Montreal Cognitive Assessment (MoCA-J) and Mini-Mental State Examination-Japanese (MMSE-J). Participants with MMSE-J ≥24, MoCA-J score ≤25, and J-CHS score ≥1 were classified as having cognitive frailty. This study included 87 older adults aged ≥65 years, comprising 44 robust and 43 with cognitive frailty. MEASUREMENTS: Blood samples and associated clinical data were obtained from the National Center for Geriatrics and Gerontology Biobank in Japan. A multi-omics analysis integrating clinical data, RNA-seq, aging-related factors, and metabolomics were conducted to identify potential biomarkers through logistic regression, adjusting for age, sex, and body mass index (BMI). An optimal set of biomarkers was determined by constructing prediction models using the random forest algorithm. RESULTS: Three candidate biomarkers were identified from aging-related factors-growth differentiation factor (GDF15), brain-derived neurotrophic factor (BDNF), and Adiponectin-and three from metabolomics-myristic acid, nicotinamide, and γ-butyrobetaine. Using combinations of these candidates with clinical variables, we constructed risk prediction models. The best model incorporated one aging-related factors (GDF15) and two metabolites (myristic acid, and nicotinamide), achieving a high area under the receiver operating characteristic curve (AUC) of 0.96 in an independent validation cohort. This was significantly higher than models based solely on clinical information (age, sex, and BMI) (Welch's t-test, p <0.001). Among these biomarkers, myristic acid showed the highest influence, with a median Gini importance of 0.38 (95% confidence interval: 0.29-0.47). CONCLUSIONS: We identified three promising biomarkers-GDF15, myristic acid, and nicotinamide-for cognitive frailty. Notably, low plasma myristic acid levels emerged as the most significant contributor to the prediction model. Further refinement and large-scale validation will be essential to support its future clinical application.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».