Low, Dorrain, Lefèvre-Arbogast, Sophie, Dominguez-Gonzalez, Raúl, Urpi Sarda, Mireia, Micheau, Pierre, Pétéra, Mélanie, Centeno, Delphine, Durand, Stéphanie, Pujos-Guillot, Estelle, Korosi, Aniko, Lucassen, Paul J., Aigner, Ludwig., Proust-Lima, Cecile, Manach, Claudine, Hejblum, Boris P., Helmer, Catherine, Andres-Lacueva, Cristina, Thuret, Sandrine, Samieri, Cecilia, Unité de Nutrition Humaine (UNH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne [2017-2020] (UCA [2017-2020]), Nanyang Technological University [Singapour], Bordeaux population health (BPH), Université de Bordeaux (UB)-Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement (ISPED)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), University of Barcelona, Instituto de Salud Carlos III [Madrid] (ISC), Plateforme Exploration du Métabolisme (PFEM), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Blaise Pascal - Clermont-Ferrand 2 (UBP)-MetaboHUB-Clermont, MetaboHUB-MetaboHUB, University of Amsterdam [Amsterdam] (UvA), Paracelsus Medizinische Privatuniversität = Paracelsus Medical University (PMU), Statistics In System biology and Translational Medicine (SISTM), Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)- Bordeaux population health (BPH), Université de Bordeaux (UB)-Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement (ISPED)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Bordeaux (UB)-Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement (ISPED)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), King‘s College London, Unité de Nutrition Humaine - Clermont Auvergne (UNH), Institut National de la Recherche Agronomique (INRA)-Université Clermont Auvergne (UCA), Instituto de Salud Carlos III (ISC), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Epidémiologie et Biostatistique [Bordeaux], Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement (ISPED)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement (ISPED)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM), Epidémiologie et Biostatistique [Bordeaux], Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement (ISPED)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université Bordeaux Segalen - Bordeaux 2-Institut de Santé Publique, d'Épidémiologie et de Développement (ISPED)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Inria Bordeaux - Sud-Ouest, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), and Structural and Functional Plasticity of the nervous system (SILS, FNWI)
Scope Untargeted metabolomics may reveal preventive targets in cognitive aging, including within the food metabolome. Methods and results A case‐control study nested in the prospective Three‐City study includes participants aged ≥65 years and initially free of dementia. A total of 209 cases of cognitive decline and 209 controls (matched for age, gender, education) with slower cognitive decline over up to 12 years are contrasted. Using untargeted metabolomics and bootstrap‐enhanced penalized regression, a baseline serum signature of 22 metabolites associated with subsequent cognitive decline is identified. The signature includes three coffee metabolites, a biomarker of citrus intake, a cocoa metabolite, two metabolites putatively derived from fish and wine, three medium‐chain acylcarnitines, glycodeoxycholic acid, lysoPC(18:3), trimethyllysine, glucose, cortisol, creatinine, and arginine. Adding the 22 metabolites to a reference predictive model for cognitive decline (conditioned on age, gender, education and including ApoE‐ε4, diabetes, BMI, and number of medications) substantially increases the predictive performance: cross‐validated Area Under the Receiver Operating Curve = 75% [95% CI 70–80%] compared to 62% [95% CI 56–67%]. Conclusions The untargeted metabolomics study supports a protective role of specific foods (e.g., coffee, cocoa, fish) and various alterations in the endogenous metabolism responsive to diet in cognitive aging., The Three‐City cohort of older persons with a 12‐year follow‐up for cognition is leveraged to identify, in the serum of initially non‐demented participants, metabolites associated with subsequent cognitive decline. Untargeted metabolomics reveals a signature of 22 metabolites improving cognitive decline prediction. It includes diet‐derived metabolites (e.g., from coffee, citrus juice, cocoa, fish), as well as endogenous metabolites responsive to diet.