Examining the associations between linoleic acid‐derived cytochrome P450‐soluble epoxide hydrolase metabolites and small vessel disease markers in normoglycemia, prediabetes, and type 2 diabetes mellitus
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Polyunsaturated fatty acids are metabolized by cytochrome P450 (CYP450) into anti‐inflammatory, pro‐resolving epoxides, which are rapidly converted to inactive and cytotoxic diols by soluble epoxide hydrolase (sEH). Increased CYP450‐sEH metabolites are associated with worse cognition in type 2 diabetes mellitus (T2DM), and greater white matter hyperintensities (WMH) in patients with stroke. We examined whether the relationship between linoleic acid (LA)‐derived CYP450‐sEH metabolites (oxylipins) and small vessel disease (SVD) markers differ across diabetes status. METHOD: Cognitively impaired patients with neurodegenerative/ vascular cognitive disorders from the Ontario Neurodegenerative Disease Research Initiative (https://braininstitute.ca/ondri) were classified as having normoglycemia, prediabetes, or T2DM based on a self‐report of diabetes diagnosis, glycated hemoglobin (HbA1c), and antidiabetic medication use. Unesterified plasma oxylipins were quantified via ultra‐high‐performance liquid chromatography tandem mass spectrometry, from which diol to epoxide ratios, a proxy of sEH activity, were calculated. SVD markers included WMH, perivascular spaces (PVS), and lacunes (LACN) quantified through T1‐ and T2‐weighted structural MRI. Linear regression models controlling for age, sex, BMI, intracranial volume, hypertension, APOE‐ε4 status, HDL, HbA1c, neurodegenerative diagnoses, and antidiabetic medication use, were used. RESULT: Among 493 participants, 238 normoglycemic (48.4% female, age = 67.6±8.5 years), 161 prediabetes (35.4% female, age = 69.8±6.8 years), and 94 T2DM participants (20.2% female, age = 69.5±7.2 years) were identified. In the whole group, increased 9,10‐LA ratio was associated with greater PVS (β = 0.097, p = 0.030), but not WMH or LACN. No association was observed with the 12,13‐LA ratio. Significant interaction with HbA1c predicting WMH was observed with the 9,10‐LA ratio (β = 0.530, p = 0.020), and similar effect size was seen with the 12,13‐LA ratio (β = 0.482, p = 0.069). Subgroup analyses revealed a positive association in T2DM only (9,10‐LA: β = 0.313, p = 0.001; 12,13‐LA: β = 0.226, p = 0.020). No interaction effects with HbA1c predicting PVS or LACN were observed. In the normoglycemic subgroup, the 12,13‐LA ratio was negatively associated with LACN (β = ‐0.121, p = 0.025), whereas in T2DM, a positive association was observed (β = 0.213, p = 0.039). Similarly with the 9,10‐LA ratio, in the normoglycemic subgroup, a non‐significant negative association was observed (β = ‐0.100, p = 0.071), whereas in T2DM, a positive association was observed (β = 0.225, p = 0.032). CONCLUSION: Diabetes status affects the association between LA‐derived oxylipins and SVD markers. sEH may be a potential therapeutic target in T2DM to reduce neurovascular damage and subsequent cognitive decline.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».