在中年肥胖成年人中,BMI与神经认知功能之间的关联:使用基于机器学习 (ML) 的方法的初步发现
Dipti Magan1, Raj Kumar Yadav2, Jitender Aneja3
1Department of Physiology, All India Institute of Medical Sciences, Bathinda, Punjab, India.
Annals of neurosciences
|January 21, 2025
概括
肥胖,体质指数 (BMI) 表示,负面影响认知功能和大脑衍生神经营养因子 (BDNF) 中年成人. 较高的BMI与较差的认知表现和较低的BDNF水平有关,这表明BMI是认知衰老的预测因素.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 内分泌学 在内分泌学.
- 老年学是指老年学的学科.
背景情况:
- 肥胖与认知功能障碍和痴呆症风险有关,但精确的关系和预测标志物尚未完全理解.
- 现有研究尚未广泛探索这些联系,特别是在多样化的人口中,突出了预后预测因子识别的差距.
研究的目的:
- 调查中年印度成年人肥胖体质指数 (BMI) 和神经认知指数的增加之间的关联.
- 用机器学习模型评估BMI对各种认知功能的预测性表现.
- 探索BMI,认知功能和血清脑衍生神经营养因子 (BDNF) 水平之间的关系.
主要方法:
- 一项横截面研究包括137名参与者:107名健康肥胖者 (BMI 23.0-30.0 kg/m2,年龄36-55岁) 和30名对照.
- 神经心理学评估包括迷你心理状态检查 (MMSE) 和蒙特利尔认知评估 (MoCA).
- 测量了血清BDNF水平,并使用机器学习模型 (线性回归,支持矢量机) 进行预测分析.
主要成果:
- 与对照组相比,肥胖的参与者在神经认知功能方面表现出显著的差异 (p < .05).
- 体重指数 (BMI) 与血清BDNF水平负相关 (p < .05).
- 多变量回归和机器学习模型表明,增加的BMI与认知衰退和减少的BDNF有关,影响认知衰老.
结论:
- 增加的BMI是影响肥胖个体神经认知和神经可塑性的显著生理指标.
- 研究结果表明,BMI可以作为肥胖人口认知能力下降的预后预测因素.
- 这项研究为印度队列中与肥胖相关的认知变化提供了新的见解.
