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Enregistrement W7117165011 · doi:10.1002/alz70856_100640

Correlational Analysis of Serum Metabolites and Cognitive Function in Moyamoya Disease

2025· article· en· W7117165011 sur OpenAlexaboutno aff
J. Shen, Sisi Peng, Juan Du, Mingxuan Lv, Yu Duan, Wenshi Wei

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMoyamoya disease diagnosis and treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMoyamoya diseaseDiseaseCognitive impairmentMetaboliteDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Cognitive dysfunction is a common symptom in moyamoya disease (MMD). However, the mechanisms underlying this impairment, particularly the changes in serum metabolites, have not been thoroughly investigated. The primary objective of this study was to utilize untargeted metabolomics technology to analyze serum metabolic profiles in MMD patients and to explore the potential relationship between metabolic alterations and cognitive function. METHOD: Thirty patients with MMD and ten healthy controls were enrolled in our study. Cognitive assessment composing Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Hopkins Verbal Learning Test-Revised (HVLT-R) were used in this study to appraise general cognition and specific cognitive domains, including immediate recall, delayed recall, and delayed recognition. Serum samples were collected for metabolomics analysis that through using liquid chromatography-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS) to quantify and identify metabolomics. Differentially expressed metabolites were identified based on fold changes and statistical significance. Additionally, correlation analyses were performed to evaluate the associations between identified differential metabolites and cognitive function. RESULT: Our results found that overall cognitive function and the subdomains of cognitive function include immediate memory, delayed recall, and recognition in MMD patients were significantly impaired. The untargeted metabolomics analysis identified 142 significantly altered metabolites in the serum of MMD patients compared to controls. Of these, 22 metabolites were downregulated, while 120 metabolites were upregulated. We identified significant alterations in bile acid, amino acid, peptide, and purine metabolism, along with changes in lipid metabolism, inflammation, hormonal regulation, and protein metabolism in the MMD group, suggesting a complex metabolic dysregulation in MMD. Furthermore, correlation analysis indicated that the metabolomic changes in MMD patients were strongly associated with cognitive dysfunction, implying their potential involvement in the pathophysiology of cognitive impairment. CONCLUSION: In conclusion, our study provides evidence that cognitive dysfunction in MMD are associated with significant metabolic changes. The altered serum metabolites highlight the needs to comprehensively understand and manage cognitive dysfunction in MMD patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,267 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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