Immunological biomarkers associated with brain structure and executive function in late‐life depression: exploratory pilot study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Several immunological biomarkers are altered in late-life major depressive disorder (LLD). Immunological alterations could contribute to LLD's consequences, but little is known about the relations between specific immunological biomarkers and brain health in LLD. We performed an exploratory pilot study to identify, from several candidates, the specific immunological biomarkers related to important aspects of brain health that are altered in LLD (brain structure and executive function). METHODS: Adults (n = 31) were at least 60 years old and had major depressive disorder. A multiplex immunoassay assessed 13 immunological biomarkers, and we examined their associations with structural MRI (grey matter volume and white matter hyperintensity volume (WMH)) and executive function (Color-Word Interference and Trail-Making tests) measures. RESULTS: Vascular endothelial growth factor (VEGF) and the chemokine eotaxin had significant negative associations with grey matter volume (VEGF: n = 31, r = -0.65; eotaxin: n = 29, r = -0.44). Tumor necrosis factor alpha (TNF-α) had a significant positive relationship with WMHs (n = 30, r = 0.52); interferon-γ (IFN-γ) and macrophage inflammatory protein-1α (MIP-1α) were also significantly associated with WMHs (IFN-γ: n = 31, r = 0.48; MIP-1α: n = 29, r = 0.45). Only eotaxin was associated with executive function (set-shifting performance as measured with the Trail-making test: n = 33, r = -0.43). CONCLUSIONS: Immunological markers are associated with brain structure in LLD. We found the immunological correlates of grey and white matter differ. Prospective studies are needed to evaluate whether these immunological correlates of brain health increase the risk of LLD's consequences. Eotaxin, which correlated with both grey matter volume and set-shifting performance, may be particularly relevant to neurodegeneration and cognition in LLD. Copyright © 2016 John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 |
| 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 ».