Higher Plasma Kynurenine to Tryptophan Correlates with an Increased Incidence of Mild Cognitive Impairment in Treated Metabolic Syndrome Patients
Notice bibliographique
Résumé
An increase in cognitive impairment was observed in metabolic syndrome (MetS) patients. Although alterations in metabolomic profiles have been identified as potential plasma/serum biomarkers of mild cognitive impairment (MCI) and MetS, findings remain inconsistentprobably due to the heterogeneity among MetS patients and the lack of subsequent validation using targeted analysis after the initial untargeted analysis. In this study, we validated mass spectrometry-based quantitation methods and quantified amino acids, fatty acids, and tryptophan metabolites in the kynurenine pathway in the plasma of 95 treated MetS patients with and without MCI assessed by the Montreal Cognitive Assessment. We found that MCI was positively associated with the kynurenine-to-tryptophan ratio (KTR) after the adjustment for age, gender, and BMI, as well as negatively associated with C20:3 [all-Z-8,11,14] and lysine. A one-unit increase in KTR resulted in an increased probability of developing MCI by 371%. In contrast, one-unit increases in C20:3 and lysine were associated with decreased odds of developing MCI by 81 and 78%, respectively. Our finding underscores prominent neuroinflammation, beyond normal aging, in MetS patients, even under ongoing clinical treatment. It also points to the potential of KTR as a risk marker for MCI, offering a valuable complement to the existing cognitive assessments that may be influenced by the educational background. In addition, the validated metabolite data serve as an invaluable resource for future research. They can facilitate comparisons across different studies, contribute to large-scale analyses, and be used in machine learning models for discovering and validating new biomarkers.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».