Metabolomics and lipidomics study on serum metabolite signatures in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) and mild cognitive impairment (MCI) are leading causes of dementia in the elderly worldwide, characterized by abnormal cognition and behavior, which complicates diagnosis and treatment. Metabolites play a critical role in cellular process related to the pathogenesis of AD and MCI. However, the metabolic alterations, particularly in lipid metabolism, in AD and MCI are poorly understood. METHOD: In this study, we applied a quantitative and targeted metabolomics approach to a cohort of AD patients (n = 22), MCI patients (n = 19) and cognitively normal (CN) (n = 19) using ultra-performance liquid chromatography triple quadrupole mass spectrometry to identify metabolic changes associated with AD and MCI. RESULT: Compared to CN, we identified 32 differential metabolites in AD and 49 in MCI serum. Notably, differential metabolites related to AA, organic acid, FA, phosphatidylcholine (PC), sphingomyelin (SM) metabolism in AD and free fatty acid (FFA), acylcarnitine, PC, SM in MCI were strongly associated with cognitive level, memory, attention and execution function as evaluated by scales including Mini-Mental State Examination (MMSE), the Alzheimer's Disease Assessment Scale-cognitive Section (ADAS), the Montreal Cognitive Assessment (MoCA), the Clinical Dementia Rating (CDR), the Auditory Verbal Learning Test (AVLT) and the Trail Making Test (TMT). Pathway analysis based on the differential metabolites revealed perturbation in pathways related to phospholipid metabolism, sphingolipid metabolism, amino acids (AAs) metabolism, beta oxidation of FAs, and carnitine metabolism. Using random forest (RF), support vector machine (SVM) and Boruta analysis for classification and validated by gradient boosting (GB), logistic regression (LR) and random forest diagnostic model, we identified panels of 10 metabolites in AD and 13 metabolites in MCI that effectively discriminate AD and MCI individuals from CN with high accuracy, sensitivity and specificity. CONCLUSION: In summary, this novel study combing metabolomics and lipidomics approaches and found that perturbations in serum sphignolipids, glycerophospholipids, AAs, FFA and acylcarnitines are consistently associated with pathology and progression of AD and MCI. These metabolic biomarkers provided promising molecular targets for the early diagnosis and treatment of AD and MCI.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».