Glial fibrillar acidic protein in the cerebrospinal fluid of Alzheimer's disease, dementia with Lewy bodies, and frontotemporal lobar degeneration
Notice bibliographique
Résumé
Biomarkers in the cerebrospinal fluid (CSF) are currently regarded as indispensable indicators for accurate differential diagnosis of neurodegenerative disorders. Although high levels of astrocyte-secreted glial fibrillar acidic protein (GFAP) in the CSF of patients with Alzheimer's disease (AD) have been reported, the levels of GFAP in the CSF have not been fully investigated in other neurological disorders that cause dementia, such as dementia with Lewy bodies (DLB) and frontotemporal lobar degeneration (FTLD). In this study, we determined the levels of GFAP in the CSF of healthy control subjects and AD, DLB, and FTLD patients to address two questions: (i) Do the levels of GFAP differ among these disorders? and (ii) Can GFAP be used as a biomarker for the differential diagnosis of these neurodegenerative disorders? The levels of GFAP in AD, DLB, and FTLD patients were significantly higher than those in the healthy control subjects. Although the levels of GFAP were not significantly different between AD and DLB patients, a higher level of GFAP was observed in FTLD patients than in AD and DLB patients. It is concluded that representative neurological disorders causing dementia were associated with higher levels of GFAP in the CSF. We propose the following mechanism concerning the amount of glial fibrillar acidic protein (GFAP) in the cerebrospinal fluid (CSF) in Alzheimer's disease (AD), dementia with Lewy bodies (DLB), and frontotemporal lobar degeneration (FTLD). The increase in the release of GFAP into CSF is considered to reflect the sum of degeneration of astrocytes and astrocytosis. The sum of degeneration and astrocytosis or the GFAP release could be in the order of FTLD > DLB > AD > normal condition.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».