The interplay between hormonal, metabolic status and cognitive functions in long-living individuals

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Background. Cognitive impairment (CI) is one of the most common geriatric syndromes, which has a significant negative impact on the autonomy and quality of life of older patients. It seems promising to study the association of the neuropsychological status of individuals over 90 years old with the parameters of their clinical and geriatric status in order to identify potential modifiable risk factors for the occurrence and progression of CI in this age group.

Aim. To assess the relationship between hormonal and metabolic parameters and the neuropsychological status of long-livers.

Materials and methods. The study included 3494 people aged 90 years and older. During a medical team visit, the study participants underwent a comprehensive geriatric assessment, as well as blood sampling to determine a number of metabolic and hormonal parameters. Cognitive functions were assessed using the Mini Mental State Examination, as well as the Frontal Assessment Battery. Depression symptoms were assessed using the Geriatric Depression Scale. Statistical analysis of the data was performed using the R programming languages version 4.2.2. and Python version 3.9.12.

Results. Despite the correlation between the test results on the scales described above, different types of dementia have their own hormonal and metabolic markers. Thus, it is neurodegenerative conditions diagnosed with Mini Mental State Examination, that are associated with HDL-cholesterol and apolipoprotein A1. Whereas frontal dysfunction diagnosed with Frontal Assessment Battery is more associated with adiponectin. For depression, no unique markers not associated with the progression of CI were found.

Conclusion. Different hormonal and metabolic parameters make a significant contribution to determining the severity of cognitive impairment in long-livers, depending on the specific type of neurological disorders. The obtained data require confirmation in prospective studies and may further be promising for optimizing guidelines for diagnosis, treatment and prevention of CI in long-livers.

About the authors

Lubov V. Matchekhina

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Author for correspondence.
Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0002-2028-3939

Cand. Sci. (Med.), Russian Gerontology Clinical Research

Russian Federation, Moscow

Olga N. Tkacheva

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0002-4193-688X

D. Sci. (Med.), Prof., Head of Russian Gerontology Clinical Research

Russian Federation, Moscow

Eva M. Shelley

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0003-0394-4245

Research Assistant

Russian Federation, Moscow

Nadezhda G. Dudchenko

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0001-8852-8587

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

Alexandra A. Mamchur

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0002-6025-7663

Medical Genomics Dept Analyst

Russian Federation, Moscow

Ekaterina D. Spektor

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0003-0714-9476

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

Liliya E. Artemyeva

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: lartemieva@cspfmba.ru
ORCID iD: 0000-0002-0807-7403

Cand. Sci. (Biol.)

Russian Federation, Moscow

Veronika V. Daniel

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0003-0547-3280

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

Daria A. Kashtanova

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0001-8977-4384

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

Antonina M. Rumyantseva

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0009-0006-4830-8057

Medical Genomics Dept Analyst

Russian Federation, Moscow

Vladimir S. Yudin

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0002-7831-4734

Cand. Sci. (Biol.), Centre for Strategic Planning and Management of Biomedical Health Risks

Russian Federation, Moscow

Valentin V. Makarov

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0001-9495-0266

Cand. Sci. (Biol.)

Russian Federation, Moscow

Anton A. Keskinov

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0001-7378-983X

Cand. Sci. (Med.), Cand. Sci. (Econ.)

Russian Federation, Moscow

Sergey A. Kraevoy

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0003-1775-9235

Cand. Sci. (Med.)

Russian Federation, Moscow

Sergey M. Yudin

Centre for Strategic Planning and Management of Biomedical Health Risks

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0002-7942-8004

D. Sci. (Med.), Prof.

Russian Federation, Moscow

Irina D. Strazhesko

Russian Gerontology Clinical Research Center of Pirogov Russian National Research Medical University

Email: machehina_lv@rgnkc.ru
ORCID iD: 0000-0002-3657-0676

D. Sci. (Med.), Prof.

Russian Federation, Moscow

References

  1. Боголепова А.Н., Васенина Е.Е., Гомзякова Н.А., и др. Клинические рекомендации «Когнитивные расстройства у пациентов пожилого и старческого возраста». Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2021;121(10-3):6-137 [Bogolepova AN, Vasenina EE, Gomzyakova NA, et al. Clinical Guidelines for Cognitive Disorders in Elderly and Older Patients. Zhurnal nevrologii i psikhiatrii imeni S.S. Korsakova. 2021;121(10-3):6-137 (in Russian)]. doi: 10.17116/jnevro20211211036
  2. GBD 2019 Dementia Forecasting Collaborators. Estimation of the global prevalence of dementia in 2019 and forecasted prevalence in 2050: an analysis for the Global Burden of Disease Study 2019. Lancet Public Health. 2022;7(2):e105-25. doi: 10.1016/S2468- 2667(21)00249-8
  3. Nybo H, Petersen HC, Gaist D, et al. Predictors of mortality in 2,249 nonagenarians – the Danish 1905-Cohort Survey. J Am Geriatr Soc. 2003;51(10):1365-73. doi: 10.1046/j.1532-5415.2003.51453.x
  4. Molino-Lova R, Sofi F, Pasquini G, et al. The Mugello study, a survey of nonagenarians living in Tuscany: design, methods and participants’general characteristics. European J Intern Med. 2013;24(8):745-9. doi: 10.1016/j.ejim.2013.09.008
  5. Herr M, Arvieu JJ, Robine JM, et al. Health, frailty and disability after ninety: Results of an observational study in France. Arch Gerontol Geriatr. 2016;66:166-75. doi: 10.1016/j.archger.2016.06.002
  6. Perls T. Dementia-free centenarians. Exper Gerontol. 2004;39(11-12):1587-93. doi: 10.1016/j.exger.2004.08.015
  7. Исаев Р.И., Мхитарян Э.А., Стражеско И.Д., и др. Когнитивный статус институализированных долгожителей. Российский неврологический журнал. 2022;27(6):63-9 [Isaev RI, Mkhitaryan EA, Strazhesko ID, et al. Cognitive status in institutionalized oldest old. Russian Neurological Journal. 2022;27(6):63-9 (in Russian)]. doi: 10.30629/2658-7947-2022-27-6-63-69
  8. Rizzi L, Rosset I, Roriz-Cruz M. Global Epidemiology of Dementia: Alzheimer’s and Vascular Types. BioMed Res Int. 2014;3:1-8. doi: 10.1155/2014/908915
  9. Ткачева О.Н., Чердак М.А., Мхитарян Э.А. Обследование пациентов с когнитивными нарушениями. РМЖ. 2017;25:1880-3 [Tkacheva ON, Cherdak MA, Mkhitaryan EA Examination of patients with cognitive impairments. RMJ. 2017;25:1880-3 (in Russian)].
  10. Heeren TJ, Lagaay AM, von Beek WC, et al. Reference values for the Mini-Mental State Examination (MMSE) in octo- and nonagenarians. J Am Geriatr Soc. 1990;38(10):1093-6. doi: 10.1111/j.1532-5415.1990. tb01371.x
  11. Slachevsky A, Villalpando JM, Sarazin M, et al. Frontal assessment battery and differential diagnosis of frontotemporal dementia and Alzheimer disease. Arch Neurol. 2004;61(7):1104-7. doi: 10.1001/archneur.61.7.1104
  12. Iavarone A, Lorè E, De Falco C, et al. Dysexecutive performance of healthy oldest old subjects on the Frontal Assessment Battery. Aging Clin Exp Res. 2011;23(5-6):351-6. doi: 10.1007/BF03337760
  13. Ерема В.В., Мамчур А.А., Каштанова Д.А., и др. Связь между когнитивным статусом долгожителей Центрального федерального округа Российской Федерации и социо-экономическими факторами: анализ ассоциаций. Научные результаты биомедицинских исследований. 2024;10(2):303-19 [Erema VV, Mamchur AA, Kashtanova DA, et al. Relationship between the cognitive status of the long-living adults of the Central Federal District of the Russian Federation and socioeconomic factors: analysis of associations. Research Results in Biomedicine. 2024;10(2):303-19 (in Russian)]. doi: 10.18413/2658-6533-2024-10-2-1-0
  14. Мачехина Л.В., Балашова А.В., Ткачева О.Н., и др. Витамин D и гериатрический статус: когортное исследование долгожителей центрального региона Российской Федерации. Российский журнал гериатрической медицины. 2024;1(17):21-9 [Machekhina LV, Balashova AV, Tkacheva ON, et al. Vitamin D and Geriatric Assessment: A Cross-Sectional Study on the Cohort of Centenarians in the Central Region of Russian Federation. Russian Journal of Geriatric Medicine. 2024;1(17):21-9 (in Russian)].
  15. Mamchur A, Zelenova E, Dzhumaniiazova I, et al. Cognitive Impairment in Nonagenarians: Potential Metabolic Mechanisms Revealed by the Synergy of In Silico Gene Expression Modeling and Pathway Enrichment Analysis. Int J Mol Sci. 2024;25(6):3344. doi: 10.3390/ijms25063344
  16. Song F, Poljak A, Crawford J, et al. Plasma apolipoprotein levels are associated with cognitive status and decline in a community cohort of older individuals. PLoS One. 2012;7(6):e34078. doi: 10.1371/journal.pone.0034078
  17. Kooijman R. Regulation of apoptosis by insulin-like growth factor (IGF)-I. Cytokine Growth Factor Rev. 2006;17:305-23. doi: 10.1016/j.cytogfr.2006.02.002
  18. Lv Y, Mao C, Yin Z, et al. Healthy Ageing and Biomarkers Cohort Study (HABCS): a cohort profile. BMJ Open. 2019;9(10). doi: 10.1136/bmjopen-2018-026513
  19. Jeong SP, Sharma N, An SSA. Role of Calcitriol and Vitamin D Receptor (VDR) Gene Polymorphisms in Alzheimer's Disease. Int J Mol Sci. 2024;25(9):4806. doi: 10.3390/ijms25094806
  20. Russo C, Valle MS, D'Angeli F, et al. Resveratrol and Vitamin D: Eclectic Molecules Promoting Mitochondrial Health in Sarcopenia. Int J Mol Sci. 2024;25(14):7503. doi: 10.3390/ijms25147503
  21. Merched A, Xia Y, Visvikis S, et al. Decreased high-density lipoprotein cholesterol and serum apolipoprotein AI concentrations are highly correlated with the severity of Alzheimer’s disease. Neurobiol Aging. 2020;21(1):27-30.
  22. Paula-Lima AC, Tricerri MA, Brito-Moreira J, et al. Human apolipoprotein A-I binds 676 amyloid-beta and prevents Abeta-induced neurotoxicity. J Biochem Cell Biol. 2009;41:1361-70.
  23. Zhang X, Geng T, Li N, et al. Associations of Lipids and Lipid-Lowering Drugs with Risk of Vascular Dementia: A Mendelian Randomization Study. Nutrients. 2022;15(1):69. doi: 10.3390/nu15010069
  24. Wang ZV, Scherer PE. Adiponectin, the past two decades. J Mol Cell Biol. 2016;8(2):93-100. doi: 10.1093/jmcb/mjw011
  25. Fang H, Judd RL. Adiponectin Regulation and Function. Compr Physiol. 2018;8(3):1031-63. doi: 10.1002/cphy.c170046
  26. Ильющенко А.К., Мачехина Л.В., Стражеско И.Д., Ткачева О.Н. Роль ИФР-1/СТГ в процессах старения и развитии возраст-ассоциированных заболеваний. Ожирение и метаболизм. 2023;20(2):149-57 [Ilyushchenko AK, Machekhina LV, Strazhesko ID, Tkacheva ON. The role of IGF-1/GH in the aging process and the development of age-related diseases. Obesity and Metabolism. 2023;20(2):149-57 (in Russian)]. doi: 10.14341/omet12934
  27. Frater J, Lie D, Bartlett P, McGrath JJ. Insulin-like Growth Factor 1 (IGF-1) as a marker of cognitive decline in normal ageing: A review. Ageing Res. Rev. 2018;42:14-27. doi: 10.1016/j.arr.2017.12.002

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Age and gender distribution of participants in groups defined by each of the scales used to assess cognitive and mental status.

Download (167KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. The relationship between the three scales for assessing cognitive and mental status: a – the relationship between the KSHOPS and GSD-5 scales; b – the relationship between the BTLD and GSD-5 scales; c – hierarchical clustering of study participants based on the results of the three scales; d – the results of testing on the KSHOPS scale of participants from different clusters; e – the results of testing on the BTLD scale of participants from different clusters; f – the results of testing on the GSD-5 scale of participants from different clusters.

Download (281KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Consilium Medicum

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».