Ekspresja genu tkanki tłuszczowej i metabolomika łączy się z osą mikrobiomu jelitowego (POINSETTIA)
26 marca 2026 zaktualizowane przez: José Manuel Fernández-Real, Institut d'Investigació Biomèdica de Girona Dr. Josep Trueta
Ekspresja genu tkanki tłuszczowej i metabolomika łączy się z osą mikrobiomu jelitowego (badanie poinsettia)
To badanie ma na celu zrozumienie, w jaki sposób tkanka tłuszczowa (tłuszcz) i mikroflora jelitowa (bakterie w jelitach) mogą wpływać na funkcjonowanie mózgu i poznanie. Zaobserwowano, że zmiany w tkance tłuszczowej u zwierząt takich jak myszy i Drosophila (rodzaj owada) wpływają na pamięć i inne funkcje mózgu. Ponadto uważa się, że mikroflora jelitowa odgrywa również ważną rolę w poznaniu.
W tym badaniu chcemy zbadać, w jaki sposób ekspresja genów w tkance tłuszczowej, metabolitach krwi i mikroflory jelit są powiązane z funkcjami poznawczymi, takimi jak pamięć i myślenie, u osób z otyłością i bez nich. Zbadamy również, czy czynniki te mogą przewidzieć zmiany w mózgu na przestrzeni lat i jak wpływają na sen, aktywność fizyczną i kontrolę cukru we krwi.
Wykorzystamy zaawansowane technologie do analizy próbek tkanki, krwi i mikroflory, w celu zidentyfikowania nowych sposobów zrozumienia, w jaki sposób otyłość wpływa na mózg. To badanie może pomóc w znalezieniu nowych sposobów diagnozowania i leczenia problemów poznawczych u osób z otyłością.
Przegląd badań
Status
Rekrutacyjny
Warunki
Typ studiów
Obserwacyjny
Zapisy (Szacowany)
100
Kontakty i lokalizacje
Ta sekcja zawiera dane kontaktowe osób prowadzących badanie oraz informacje o tym, gdzie badanie jest przeprowadzane.
Kontakt w sprawie studiów
- Nazwa: José Manuel Fernández-Real, M.D., Ph.D.
- Numer telefonu: +34972940200
- E-mail: jmfreal@idibgi.org
Lokalizacje studiów
-
-
Girona
-
Girona, Girona, Hiszpania, 17007
- Rekrutacyjny
- Institut d'Investigació Biomèdica de Girona (IDIBGI)
-
Kontakt:
- Yenny Leal
- Numer telefonu: 2325 0034 972940200
- E-mail: yleal@idibgi.org
-
-
Kryteria uczestnictwa
Badacze szukają osób, które pasują do określonego opisu, zwanego kryteriami kwalifikacyjnymi. Niektóre przykłady tych kryteriów to ogólny stan zdrowia danej osoby lub wcześniejsze leczenie.
Kryteria kwalifikacji
Wiek uprawniający do nauki
- Dorosły
- Starszy dorosły
Akceptuje zdrowych ochotników
Nie
Metoda próbkowania
Próbka bez prawdopodobieństwa
Badana populacja
Wykorzystamy istniejące próbki z grupy Fatbank (platforma napędzana przez Ciberobna, zarządzana przez Idibgi Biobank i część hiszpańskiej krajowej sieci BioBank).
Uczestnicy tej kohorty wcześniej podpisali świadomą zgodę na ponowne skontaktowanie się z nią.
Dlatego wybrani uczestnicy zostaną ponownie powołani na endokrynologię, cukrzycę i służbę żywieniową (Udentg) szpitala Dr. Josep Trueta.
Opis
Kryteria włączenia:
- Mężczyźni i kobiety> 20 lat.
- Zaplanowane na interwencję chirurgiczną w celu wydobycia tkanki tłuszczowej.
- Podpisano świadomą zgodę na udział w badaniu.
Kryteria wykluczenia:
- Nie spełniające kryteriów włączenia.
- Choroby ogólnoustrojowe związane z powszechnością (rak, ciężka choroba nerek/wątroby).
- Choroby ogólnoustrojowe z wewnętrznym stanem zapalnym (reumatoidalne zapalenie stawów, choroba Crohna, astma, przewlekłe zakażenia (HIV/gruźlica)) lub jakikolwiek rodzaj choroby zakaźnej.
- Kobiety w ciąży/karmienia piersią.
- Osoby zgodnie z ograniczeniami prawnymi/administracyjnymi.
- Osoby z objawami infekcji w ostatnim miesiącu.
- Zastosowanie antybiotyków/przeciwgrzybiczy/przeciwwirusów (poprzednie 3 miesiące).
- Przewlekłe stosowanie leków sterydowych/przeciwzapalnych.
- Główna historia psychiatryczna.
- Nadmierne spożycie alkoholu, ostre lub przewlekłe (> 40 g/dzień (kobiety),> 80 g/dzień (mężczyźni)) lub nadużywanie narkotyków.
- Leczenie immunosupresyjne.
- Uczestnicy z poważnymi zaburzeniami odżywiania.
- Enzymy wątroby w surowicy (GOT, GPT) powyżej dwukrotności górnej granicy normy. Oczywiste objawy lub objawy choroby wątroby, ostre lub przewlekłe zapalenie wątroby.
- Historia zaburzeń bilansu żelaza (np. Hemochromatoza genetyczna, hemosidoza z dowolnej przyczyny, atransferrinemia, napadowa nocna hemoglobinuria).
- Kreatynina większa niż 1,2 i szybkość filtracji kłębuszkowej poniżej 40.
- Obecne leczenie nowotworu złośliwego, innego niż raka skóry komórkowej podstawy lub płaskonabłonka.
- Choroba serca sklasyfikowana jako klasa III lub IV, znana niedokrwienna choroba sercowo -naczyniowa.
- Niewydolność nerek, historia przeszczepu nerki lub obecne leczenie dializy.
- Przewlekłe zaparcia (częstotliwość ruchu jelit ≥ 7 dni).
Plan studiów
Ta sekcja zawiera szczegółowe informacje na temat planu badania, w tym sposób zaprojektowania badania i jego pomiary.
Jak projektuje się badanie?
Szczegóły projektu
Kohorty i interwencje
Grupa / Kohorta |
|---|
|
OTYŁOŚĆ
Z 2 podgrupami
|
|
Bez otyłości
Z 2 podgrupami:
|
Co mierzy badanie?
Podstawowe miary wyniku
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Zmienność glikemiczna
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie miar glukozy w Mg/DL przy użyciu CGM 10 dni.
|
36 miesięcy
|
|
Procent czasu w zakresie docelowego glukozy (poziom glukozy 100 mg/dl-125 mg/dl)
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
36 miesięcy
|
|
|
Ryzyko glikemiczne mierzone niskim wskaźnikiem glukozy we krwi (LBGI)
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Niski wskaźnik glukozy we krwi (LBGI) jest parametrem, który kwantyfikuje ryzyko glikemii.
|
36 miesięcy
|
|
Zmienność glikemiczna mierzona ze średnią amplitudą wycieczek glikemicznych (MAGE)
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
zmierzone w mg/dl
|
36 miesięcy
|
|
Minuty lekkie snu
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie mekerowych lekkich snu mierzy według urządzenia aktywności i urządzenia do śledzenia snu.
|
36 miesięcy
|
|
Minuty głębokie snu
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie głębokiego snu minuty według urządzenia aktywności i urządzenia do śledzenia snu.
|
36 miesięcy
|
|
Minuty szybki ruch oka (REM)
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie minut REM mierzy według aktywności i urządzenia do śledzenia snu.
|
36 miesięcy
|
Miary wyników drugorzędnych
Miara wyniku |
Opis środka |
Ramy czasowe |
|---|---|---|
|
Pamięć audioverbal
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie mierzony kalifornijską werbalną testem uczenia się (CVLT).
Minimalne/maksymalne wartości skali (0-16), gdzie 16 to lepsza pamięć audioverbal.
|
36 miesięcy
|
|
Wpływ na mikroflorę jelitową
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Mikrobiota jelitowa zostanie przeanalizowana za pomocą metagenomiki i metabolomiki.
|
36 miesięcy
|
|
Pamięć wizualna
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie zmierzony za pomocą złożonej figury Rey-Osterrieth.
Minimalne/maksymalne wartości skali (0-36), gdzie 36 jest lepszą pamięcią wizualną.
|
36 miesięcy
|
|
Objawy depresyjne
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Będzie mierzy się za pomocą kwestionariusza zdrowia pacjenta-9 (PHQ-9).
Minimalne/maksymalne wartości skali (0-27), gdzie ≥ 20 to ciężka depresja.
|
36 miesięcy
|
|
Impulsywność
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie mierzony za pomocą impulsywnej skali zachowania (UPPS-P).
Test ocenia: negatywną pilność (tendencja do działania pochopnego pod skrajnymi negatywnymi emocjami), brak premedytacji (tendencja do działania bez myślenia), brak wytrwałości (niezdolność do pozostania na zadaniu) i poszukiwanie wrażeń (tendencja do poszukiwania nowych i ekscytujących doświadczeń).
Wszystkie elementy są oceniane w czterech punktach skali od 1 (zdecydowanie się zgadzają) do 4 (zdecydowanie się nie zgadzam).
|
36 miesięcy
|
|
Uzależnienie od żywności
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie zmierzony przez skalę uzależnienia od żywności Yale.
Jest to wynik objawów od 0-11, oparty na kryteriach diagnostycznych i statystycznych podręczników zaburzeń psychicznych (DSM-IV) dla uzależnienia od substancji.
Uzależnienie od żywności diagnozuje się, jeśli zgłoszono ≥3 objawy.
|
36 miesięcy
|
|
Funkcja wizokonstrukcyjna
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie zmierzony za pomocą złożonej figury Rey-Osterrieth.
Minimalne/maksymalne wartości skali (0-36), gdzie 36 jest lepszą funkcją wizokonstrukcyjną.
|
36 miesięcy
|
|
Selektywna i naprzemienna uwaga
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie on mierzony testem tworzenia szlaków (część A i B).
|
36 miesięcy
|
|
Zahamowanie
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie mierzony testem kolorów Stroop.
|
36 miesięcy
|
|
Fonemiczna płynność werbalna
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie mierzony przez PMR.
|
36 miesięcy
|
|
Semantyczna płynność werbalna
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Będzie mierzony testem zwierząt.
Osoba musi wymienić jak najwięcej zwierząt w ciągu 1 minuty.
Wynik poprawia standardowe wyniki, zgodnie z wiekiem i poziomem wykształcenia.
|
36 miesięcy
|
|
Rozpoznawanie twarzy
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie on mierzony obrazem testu rozpoznawania twarzy (POFA).
|
36 miesięcy
|
|
Rozpoznawanie emocji
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie zmierzony testem rozpoznawania twarzy Benton (BFRT).
Ten test ocenia rozpoznanie pięciu podstawowych emocji: szczęścia, smutku, zaskoczenia, wstrętu i gniewu.
|
36 miesięcy
|
|
Zaburzenie odżywiania
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie mierzony za pomocą skali jedzenia (BES).
BES jest jednym z najczęściej stosowanych miar w celu oceny objawowej objawów zaburzeń odżywiania.
Wynik BES wynosi od 0 do 46, a jego punkt odcięcia jest większy lub równy 27.
Osoby z wynikami wyższymi niż 27 częściej cierpią na zaburzenia odżywiania.
|
36 miesięcy
|
|
Stan lęku
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie mierzony za pomocą zapasów lękowych z tracją państwowym (STAI).
Ten kwestionariusz ocenia lęk i lęk stanowy i lęk cechy (R) przez 20 pozycji każdy, z skalą odpowiedzi typu Likerta czterech alternatyw.
W przypadku lęku stanowego skala wzrasta z 0 (wcale) do 3 (dużo), podczas gdy w przypadku lęku cechy wynosi od 0 (prawie nigdy) do 3 (prawie zawsze).
Im wyższy wynik, tym większy lęk w obu koncepcjach.
|
36 miesięcy
|
|
Wpływ na strukturę mózgu
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Struktura mózgu zostanie oceniona za pomocą obrazowania rezonansu magnetycznego.
|
36 miesięcy
|
|
Dyfuzyjne sekwencje mózgowe obrazowania tensor
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Obrazowanie tensora dyfuzyjnego uzyskano przy 1,5 T (Philips Ingenia) przy użyciu jednorazowej sekwencji echa spinowego z obrazowaniem echo-planacyjnym (EPI), 50 ciągłymi plastrami, współczynnikiem rozmiaru woksela 2x2x2,5 mm3, TE/TR z 72/3581 ms/ms, współczynnikiem rozdzielania dyfuzji B = 800 s/mm2 i dyfuzji w kierunku 32.
|
36 miesięcy
|
|
Akumulacja żelaza mózgu
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie oceniony za pomocą obrazowania rezonansu magnetycznego za pomocą (R2*)
|
36 miesięcy
|
|
Funkcjonalne sekwencje mózgu w stanie spoczynku
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie on oceniany za pomocą obrazowania rezonansu magnetycznego (obrazowanie echo-planacyjnego T2*).
Dane relaksacji T2 * zostaną uzyskane za pomocą sekwencji gradientu z wieloma echem z 10 echem równoległym (pierwsze echo = 4,6 ms; odstęp echo = 4,6 ms; czas powtarzania = 1300 ms).
Wartość T2 * zostanie obliczona poprzez dostosowanie prostych warunków wykładniczych dla rozpadu sygnału odpowiednich wartości czasu echa.
|
36 miesięcy
|
|
Insulinooporność
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Będzie mierzone przez HOMA
|
36 miesięcy
|
|
Markery przewlekłego stanu zapalnego (białko C-reaktywne, IL-6, adiponektyna i rozpuszczalne frakcje receptora czynnika martwicy nowotworów)
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Test immunosorbentowy związany z enzymem (ELISA) i ilościowa reakcja łańcuchowa polimerazy (QPCR)
|
36 miesięcy
|
|
Glikozylowana wartość hemoglobiny (HBA1C)
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Glikozylowana hemoglobina (HBA1C) w % lub mmol/mol
|
36 miesięcy
|
|
Procent czasu w hiperglikemii (poziom glukozy powyżej 250 mg/dl)
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
36 miesięcy
|
|
|
Procent czasu w hipoglikemii (poziom glukozy poniżej 70 mg/dl)
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
36 miesięcy
|
|
|
Procent czasu w zakresie glukozy (poziom glukozy poniżej 100 mg/dl)
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
36 miesięcy
|
|
|
Procent czasu w zakresie glukozy (poziom glukozy między 126-139 mg/dl)
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
36 miesięcy
|
|
|
Procent czasu w zakresie glukozy (poziom glukozy między 140-199 mg/dl)
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
36 miesięcy
|
|
|
Procent czasu w zakresie glukozy (poziom glukozy powyżej 200 mg/dl)
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
36 miesięcy
|
|
|
Spalone kalorie
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie spalonych kalorii według urządzenia aktywności i urządzenia do śledzenia snu.
|
36 miesięcy
|
|
Kroki średnie i standardowe odchylenie kroków mierzy według aktywności i urządzenia do śledzenia snu.
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie kroków odnoszą się do średniej liczby kroków podjętych przez uczestnika oraz o ile kroki te różnią się od średniej, mierzonej przez urządzenie do śledzenia aktywności i snu.
Średnia jest średnia, podczas gdy odchylenie standardowe pokazuje zmienność lub spójność w liczbie kroków.
|
36 miesięcy
|
|
Średnia odległości i standardowe odchylenie miar odległości według aktywności i urządzenia do śledzenia snu.
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
36 miesięcy
|
|
|
Minuty Null Activity
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie minuty zerowej aktywności według aktywności i snu
|
36 miesięcy
|
|
Minuty niewielkie aktywność
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie minut niewielkie miary aktywności według aktywności i snu
|
36 miesięcy
|
|
Minuty oznaczają aktywność
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie minut średnie miary aktywności według urządzenia do śledzenia aktywności i snu.
|
36 miesięcy
|
|
Aktywność minut
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie minuty Wysoka aktywność według urządzenia aktywności i urządzenia do śledzenia snu.
|
36 miesięcy
|
|
Kalorie
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie kalorii według urządzenia aktywności i urządzenia do śledzenia snu.
|
36 miesięcy
|
|
Minuty śpi
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie minuty śpi według aktywności i śledzenia snu.
|
36 miesięcy
|
|
Minuty śpi
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Średnie i standardowe odchylenie minut przebudzonych według aktywności i śledzenia snu.
|
36 miesięcy
|
|
Średnia czas snu i standardowe odchylenie czasu snu mierzy według aktywności i urządzenia do śledzenia snu.
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
36 miesięcy
|
|
|
Liczba czasu średnia i standardowe odchylenie liczby czasu Przebudne miary według aktywności i snu
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
36 miesięcy
|
|
|
Hamowanie behawioralne
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie mierzony przez wrażliwość na karę i wrażliwość na nagrodę (SPSRQ).
Skala wrażliwości na karę jest związana z systemem hamowania behawioralnym.
Składa się z dwóch podskal po 24 pozycji każdy.
Dla każdej podskali minimalny wynik wynosi 0, a maksymalny wynik wynosi 24, a wyższe wyniki wskazują odpowiednio na większą wrażliwość na karę lub nagrodę.
|
36 miesięcy
|
|
Aktywacja behawioralna
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie mierzony przez wrażliwość na karę i wrażliwość na nagrodę (SPSRQ).
Skala wrażliwości nagrody jest związana z systemem aktywacji behawioralnej.
Kwestionariusz składa się z dwóch podskal po 24 pozycji każdy.
Każda podskala waha się od 0 (minimum) do 24 (maksimum), gdzie wyższy wynik wskazuje odpowiednio na nagrodę lub karę.
|
36 miesięcy
|
|
Uwaga i pamięć robocza
Ramy czasowe: 36 miesięcy
|
Zostanie mierzony podtestem cyfr Wechsler dla dorosłych skali inteligencji - czwarta edycja (WAIS -IV).
Ten podtest zawiera dwie części: cyfry do przodu (mierzenie uwagi) i cyfry do tyłu (pomiar pamięci roboczej).
Całkowity wynik RAW wynosi od 0 (minimum) do 30 (maksimum), przy czym wyższe wyniki wskazują na lepszą uwagę i pojemność pamięci roboczej.
|
36 miesięcy
|
Współpracownicy i badacze
Tutaj znajdziesz osoby i organizacje zaangażowane w to badanie.
Śledczy
- Główny śledczy: José Manuel Fernández-Real, M.D., Ph.D., Institut d'Investigacio Biomedica de Girona Dr. Josep Trueta
Publikacje i pomocne linki
Osoba odpowiedzialna za wprowadzenie informacji o badaniu dobrowolnie udostępnia te publikacje. Mogą one dotyczyć wszystkiego, co jest związane z badaniem.
Publikacje ogólne
- Arnoriaga-Rodriguez M, Mayneris-Perxachs J, Burokas A, Contreras-Rodriguez O, Blasco G, Coll C, Biarnes C, Miranda-Olivos R, Latorre J, Moreno-Navarrete JM, Castells-Nobau A, Sabater M, Palomo-Buitrago ME, Puig J, Pedraza S, Gich J, Perez-Brocal V, Ricart W, Moya A, Fernandez-Real X, Ramio-Torrenta L, Pamplona R, Sol J, Jove M, Portero-Otin M, Maldonado R, Fernandez-Real JM. Obesity Impairs Short-Term and Working Memory through Gut Microbial Metabolism of Aromatic Amino Acids. Cell Metab. 2020 Oct 6;32(4):548-560.e7. doi: 10.1016/j.cmet.2020.09.002.
- Zeng W, Pirzgalska RM, Pereira MM, Kubasova N, Barateiro A, Seixas E, Lu YH, Kozlova A, Voss H, Martins GG, Friedman JM, Domingos AI. Sympathetic neuro-adipose connections mediate leptin-driven lipolysis. Cell. 2015 Sep 24;163(1):84-94. doi: 10.1016/j.cell.2015.08.055.
- Morrison SF, Nakamura K. Central Mechanisms for Thermoregulation. Annu Rev Physiol. 2019 Feb 10;81:285-308. doi: 10.1146/annurev-physiol-020518-114546. Epub 2018 Sep 26.
- Mayneris-Perxachs J, Arnoriaga-Rodriguez M, Garre-Olmo J, Puig J, Ramos R, Trelis M, Burokas A, Coll C, Zapata-Tona C, Pedraza S, Perez-Brocal V, Ramio L, Ricart W, Moya A, Jove M, Sol J, Portero-Otin M, Pamplona R, Maldonado R, Fernandez-Real JM. Presence of Blastocystis in gut microbiota is associated with cognitive traits and decreased executive function. ISME J. 2022 Sep;16(9):2181-2197. doi: 10.1038/s41396-022-01262-3. Epub 2022 Jun 21.
- Bier E. Drosophila, the golden bug, emerges as a tool for human genetics. Nat Rev Genet. 2005 Jan;6(1):9-23. doi: 10.1038/nrg1503.
- Douglas AE. The Drosophila model for microbiome research. Lab Anim (NY). 2018 Jun;47(6):157-164. doi: 10.1038/s41684-018-0065-0. Epub 2018 May 23.
- Quesada-Vazquez S, Castells-Nobau A, Latorre J, Oliveras-Canellas N, Puig-Parnau I, Tejera N, Tobajas Y, Baudin J, Hildebrand F, Beraza N, Burcelin R, Martinez-Gili L, Chilloux J, Dumas ME, Federici M, Hoyles L, Caimari A, Del Bas JM, Escote X, Fernandez-Real JM, Mayneris-Perxachs J. Potential therapeutic implications of histidine catabolism by the gut microbiota in NAFLD patients with morbid obesity. Cell Rep Med. 2023 Dec 19;4(12):101341. doi: 10.1016/j.xcrm.2023.101341.
- Mayneris-Perxachs J, Moreno-Navarrete JM, Ballanti M, Monteleone G, Alessandro Paoluzi O, Mingrone G, Lefebvre P, Staels B, Federici M, Puig J, Garre J, Ramos R, Fernandez-Real JM. Lipidomics and metabolomics signatures of SARS-CoV-2 mediators/receptors in peripheral leukocytes, jejunum and colon. Comput Struct Biotechnol J. 2021;19:6080-6089. doi: 10.1016/j.csbj.2021.11.007. Epub 2021 Nov 8.
- Lin H, Peddada SD. Analysis of compositions of microbiomes with bias correction. Nat Commun. 2020 Jul 14;11(1):3514. doi: 10.1038/s41467-020-17041-7.
- Albanese D, Donati C. Strain profiling and epidemiology of bacterial species from metagenomic sequencing. Nat Commun. 2017 Dec 22;8(1):2260. doi: 10.1038/s41467-017-02209-5.
- Zhao S, Li H, Han W, Chan W, Li L. Metabolomic Coverage of Chemical-Group-Submetabolome Analysis: Group Classification and Four-Channel Chemical Isotope Labeling LC-MS. Anal Chem. 2019 Sep 17;91(18):12108-12115. doi: 10.1021/acs.analchem.9b03431. Epub 2019 Sep 5.
- Mayneris-Perxachs J, Castells-Nobau A, Arnoriaga-Rodriguez M, Garre-Olmo J, Puig J, Ramos R, Martinez-Hernandez F, Burokas A, Coll C, Moreno-Navarrete JM, Zapata-Tona C, Pedraza S, Perez-Brocal V, Ramio-Torrenta L, Ricart W, Moya A, Martinez-Garcia M, Maldonado R, Fernandez-Real JM. Caudovirales bacteriophages are associated with improved executive function and memory in flies, mice, and humans. Cell Host Microbe. 2022 Mar 9;30(3):340-356.e8. doi: 10.1016/j.chom.2022.01.013. Epub 2022 Feb 16.
- Mayneris-Perxachs J, Castells-Nobau A, Arnoriaga-Rodriguez M, Martin M, de la Vega-Correa L, Zapata C, Burokas A, Blasco G, Coll C, Escrichs A, Biarnes C, Moreno-Navarrete JM, Puig J, Garre-Olmo J, Ramos R, Pedraza S, Brugada R, Vilanova JC, Serena J, Gich J, Ramio-Torrenta L, Perez-Brocal V, Moya A, Pamplona R, Sol J, Jove M, Ricart W, Portero-Otin M, Deco G, Maldonado R, Fernandez-Real JM. Microbiota alterations in proline metabolism impact depression. Cell Metab. 2022 May 3;34(5):681-701.e10. doi: 10.1016/j.cmet.2022.04.001.
- Oliveras-Canellas N, Castells-Nobau A, de la Vega-Correa L, Latorre-Luque J, Motger-Alberti A, Arnoriaga-Rodriguez M, Garre-Olmo J, Zapata-Tona C, Coll-Martinez C, Ramio-Torrenta L, Moreno-Navarrete JM, Puig J, Villarroya F, Ramos R, Casado-Anguera V, Martin-Garcia E, Maldonado R, Mayneris-Perxachs J, Fernandez-Real JM. Adipose tissue coregulates cognitive function. Sci Adv. 2023 Aug 11;9(32):eadg4017. doi: 10.1126/sciadv.adg4017. Epub 2023 Aug 11.
- Xia D, Kelleher RJ 3rd, Shen J. Loss of Abeta43 Production Caused by Presenilin-1 Mutations in the Knockin Mouse Brain. Neuron. 2016 Apr 20;90(2):417-22. doi: 10.1016/j.neuron.2016.03.009.
- Wechsler, D. WAIS IV: Escala de Inteligencia de Wechsler para Adultos-IV. Madrid: TEA. 2012
- Guo DH, Yamamoto M, Hernandez CM, Khodadadi H, Baban B, Stranahan AM. Beige adipocytes mediate the neuroprotective and anti-inflammatory effects of subcutaneous fat in obese mice. Nat Commun. 2021 Jul 30;12(1):4623. doi: 10.1038/s41467-021-24540-8.
- Guo DH, Yamamoto M, Hernandez CM, Khodadadi H, Baban B, Stranahan AM. Visceral adipose NLRP3 impairs cognition in obesity via IL-1R1 on CX3CR1+ cells. J Clin Invest. 2020 Apr 1;130(4):1961-1976. doi: 10.1172/JCI126078.
- Cardoso F, Klein Wolterink RGJ, Godinho-Silva C, Domingues RG, Ribeiro H, da Silva JA, Mahu I, Domingos AI, Veiga-Fernandes H. Neuro-mesenchymal units control ILC2 and obesity via a brain-adipose circuit. Nature. 2021 Sep;597(7876):410-414. doi: 10.1038/s41586-021-03830-7. Epub 2021 Aug 18.
- Farruggia MC, Small DM. Effects of adiposity and metabolic dysfunction on cognition: A review. Physiol Behav. 2019 Sep 1;208:112578. doi: 10.1016/j.physbeh.2019.112578. Epub 2019 Jun 11.
- Gardener H, Caunca M, Dong C, Cheung YK, Rundek T, Elkind MSV, Wright CB, Sacco RL. Obesity Measures in Relation to Cognition in the Northern Manhattan Study. J Alzheimers Dis. 2020;78(4):1653-1660. doi: 10.3233/JAD-201071.
- Dahl AK, Hassing LB, Fransson EI, Gatz M, Reynolds CA, Pedersen NL. Body mass index across midlife and cognitive change in late life. Int J Obes (Lond). 2013 Feb;37(2):296-302. doi: 10.1038/ijo.2012.37. Epub 2012 Mar 27.
- Tang X, Zhao W, Lu M, Zhang X, Zhang P, Xin Z, Sun R, Tian W, Cardoso MA, Yang J, Simo R, Zhou JB, Stehouwer CDA. Relationship between Central Obesity and the incidence of Cognitive Impairment and Dementia from Cohort Studies Involving 5,060,687 Participants. Neurosci Biobehav Rev. 2021 Nov;130:301-313. doi: 10.1016/j.neubiorev.2021.08.028. Epub 2021 Aug 28.
- Qu Y, Hu HY, Ou YN, Shen XN, Xu W, Wang ZT, Dong Q, Tan L, Yu JT. Association of body mass index with risk of cognitive impairment and dementia: A systematic review and meta-analysis of prospective studies. Neurosci Biobehav Rev. 2020 Aug;115:189-198. doi: 10.1016/j.neubiorev.2020.05.012. Epub 2020 May 30.
- Endle H, Horta G, Stutz B, Muthuraman M, Tegeder I, Schreiber Y, Snodgrass IF, Gurke R, Liu ZW, Sestan-Pesa M, Radyushkin K, Streu N, Fan W, Baumgart J, Li Y, Kloss F, Groppa S, Opel N, Dannlowski U, Grabe HJ, Zipp F, Racz B, Horvath TL, Nitsch R, Vogt J. AgRP neurons control feeding behaviour at cortical synapses via peripherally derived lysophospholipids. Nat Metab. 2022 Jun;4(6):683-692. doi: 10.1038/s42255-022-00589-7. Epub 2022 Jun 27.
- Suarez AN, Hsu TM, Liu CM, Noble EE, Cortella AM, Nakamoto EM, Hahn JD, de Lartigue G, Kanoski SE. Gut vagal sensory signaling regulates hippocampus function through multi-order pathways. Nat Commun. 2018 Jun 5;9(1):2181. doi: 10.1038/s41467-018-04639-1.
- Minhas PS, Latif-Hernandez A, McReynolds MR, Durairaj AS, Wang Q, Rubin A, Joshi AU, He JQ, Gauba E, Liu L, Wang C, Linde M, Sugiura Y, Moon PK, Majeti R, Suematsu M, Mochly-Rosen D, Weissman IL, Longo FM, Rabinowitz JD, Andreasson KI. Restoring metabolism of myeloid cells reverses cognitive decline in ageing. Nature. 2021 Feb;590(7844):122-128. doi: 10.1038/s41586-020-03160-0. Epub 2021 Jan 20.
- Coin-Araguez L, Pavon FJ, Contreras A, Gentile AM, Lhamyani S, De Diego-Otero Y, Casado Y, Oliva Olivera W, Olveira G, Tinahones FJ, Perez Costillas L, El Bekay R. Inflammatory gene expression in adipose tissue according to diagnosis of anxiety and mood disorders in obese and non-obese subjects. Sci Rep. 2018 Nov 30;8(1):17518. doi: 10.1038/s41598-018-35759-9.
- Das SK, Ma L, Sharma NK. Adipose tissue gene expression and metabolic health of obese adults. Int J Obes (Lond). 2015 May;39(5):869-73. doi: 10.1038/ijo.2014.210. Epub 2014 Dec 18.
- Scherer PE. Adipose tissue: from lipid storage compartment to endocrine organ. Diabetes. 2006 Jun;55(6):1537-45. doi: 10.2337/db06-0263.
- Longo M, Zatterale F, Naderi J, Parrillo L, Formisano P, Raciti GA, Beguinot F, Miele C. Adipose Tissue Dysfunction as Determinant of Obesity-Associated Metabolic Complications. Int J Mol Sci. 2019 May 13;20(9):2358. doi: 10.3390/ijms20092358.
- Sodhi K, Pratt R, Wang X, Lakhani HV, Pillai SS, Zehra M, Wang J, Grover L, Henderson B, Denvir J, Liu J, Pierre S, Nelson T, Shapiro JI. Role of adipocyte Na,K-ATPase oxidant amplification loop in cognitive decline and neurodegeneration. iScience. 2021 Oct 12;24(11):103262. doi: 10.1016/j.isci.2021.103262. eCollection 2021 Nov 19.
Daty zapisu na studia
Daty te śledzą postęp w przesyłaniu rekordów badań i podsumowań wyników do ClinicalTrials.gov. Zapisy badań i zgłoszone wyniki są przeglądane przez National Library of Medicine (NLM), aby upewnić się, że spełniają określone standardy kontroli jakości, zanim zostaną opublikowane na publicznej stronie internetowej.
Główne daty studiów
Rozpoczęcie studiów (Rzeczywisty)
5 sierpnia 2025
Zakończenie podstawowe (Szacowany)
31 stycznia 2027
Ukończenie studiów (Szacowany)
31 stycznia 2027
Daty rejestracji na studia
Pierwszy przesłany
5 marca 2025
Pierwszy przesłany, który spełnia kryteria kontroli jakości
10 marca 2025
Pierwszy wysłany (Rzeczywisty)
11 marca 2025
Aktualizacje rekordów badań
Ostatnia wysłana aktualizacja (Rzeczywisty)
31 marca 2026
Ostatnia przesłana aktualizacja, która spełniała kryteria kontroli jakości
26 marca 2026
Ostatnia weryfikacja
1 marca 2026
Więcej informacji
Terminy związane z tym badaniem
Dodatkowe istotne warunki MeSH
Inne numery identyfikacyjne badania
- POINSETTIA-2024.200
Informacje o lekach i urządzeniach, dokumenty badawcze
Bada produkt leczniczy regulowany przez amerykańską FDA
Nie
Bada produkt urządzenia regulowany przez amerykańską FDA
Nie
produkt wyprodukowany i wyeksportowany z USA
Nie
Te informacje zostały pobrane bezpośrednio ze strony internetowej clinicaltrials.gov bez żadnych zmian. Jeśli chcesz zmienić, usunąć lub zaktualizować dane swojego badania, skontaktuj się z register@clinicaltrials.gov. Gdy tylko zmiana zostanie wprowadzona na stronie clinicaltrials.gov, zostanie ona automatycznie zaktualizowana również na naszej stronie internetowej .