MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7119480808 · doi:10.1002/alz70856_106692

Higher Muscle Volume is Inversely Related to Chronological and Brain Age While Increased Visceral to Muscle Fat Ratio is Positively Related to Chronological and Brain Age

2025· article· en· W7119480808 sur OpenAlexaff
Cyrus A. Raji, Somayeh Meysami, Soojin Lee, Saurabh Garg, Nasrin Akbari, Rodrigo Solis Pompa, Ahmed Gouda, Thanh D. Nguyen, Saqib Basar, Yosef Gavriel Chodakiewitz, David A. Merrill, Amar Patel, Daniel J. Durand, Sam Hashemi

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensBritish Columbia Academic Health Science Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrain sizeAdipose tissueCoronal planeSubcutaneous adipose tissueAge groupsPartial volumeMagnetic resonance imagingMuscle tissue

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Brain age predicted from structural brain images on T1 weighted scans can lend insight to Alzheimer's risk factors such as muscle loss with sarcopenia. We thus investigated the link between body MRI measured muscle mass, muscle to fat ratio and brain age. Method In all, 1,164 healthy participants from four sites (mean chronological age 55.17 ± 12.37 years, 52% women; 48% men; 39% non‐white) were scanned on 1.5T MR machines with a whole‐body protocol. Whole body sequences utilized in the quantitative analyses of muscle mass were coronal T1 were used to segment total muscle volume normalized to participant height, visceral adipose tissue (VAT) and subcutaneous adipose tissue (VAT). In this process, a nnU‐Net model was used for fully supervised segmentation and ITK‐SNAP was used for manual annotation. Brain age was computed from T1 MPRAGE scans using a regression‐based 3D Simple Fully Convolutional Network. The model was trained on in‐house T1‐weighted MRI scans collected from 5,500 healthy individuals, aged 18 to 89 years. Brain age gap (BAG) was calculated by subtracting chronological age from brain age. Bivariate correlations between total normalized muscle volume (TNMV) as well as VAT and SAT normalized to total muscle volume to chronological and brain age were done with partial correlations adjusted for sex with brain age analyses. Result Mean brain age was higher than chronological age (56.04 ± 12.65, mean BAG = 0.69). Higher TNMV was related to both decreased chronological age (rp=‐0.2579, p = 2.524e‐17) and brain age (rp =‐0.2497, p = 2.65e‐16). VAT normalized to total muscle volume was linked to higher chronological (rp=0.3755, p = 2.615e‐36) and brain age (rp=0.3797, p = 3.871e‐37) adjusting for sex. No statistically significant links were noted with TNMV, VAT, SAT or and BAG. SAT was also not correlated in a statistically significant way to chronological or brain age. Conclusion Increasing muscle mass is related to lower chronological and brain age while visceral fat normalized to muscle volume is related to increased chronological and brain age. Lack of correlation to BAG may be due to the relatively low BAG in this sample. This work suggests improving muscle mass and reducing visceral fat may improve brain aging.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0040,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,278 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia→Même sujetNutrition and Health in Aging→Travaux en français237 207→