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Enregistrement W2766788842 · doi:10.1016/j.jalz.2017.06.882

[P2–230]: USING CSF MARKERS TO VALIDATE METABOLIC AND SYNAPTIC DYSFUNCTION HYPOTHESES OF ALZHEIMER's DISEASE (AD): META‐ANALYSIS

2017· article· en· W2766788842 sur OpenAlexaff
Brittany Bass, Sean Scarpiello, Roni Manyevitch, Matthew Protas, Anthony Nanajian, Matthew Chang, Stefani Thompson, Neil Khoury, Marisa Deliso, George Perry, Margit Trotz, D. Blaine Moore, Jan Friederich, Vivek Nuguri, Ian Murray

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCholinesterase and Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisDiseaseBiomarkerAcetylcholineMedicineNeurotransmitterGlutamineBioinformaticsNeuroscienceInternal medicineBiologyBiochemistryAmino acidCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease (AD) is currently incurable and a majority of investigational drugs have failed clinical trials. One explanation for this failure is the invalidity of some hypotheses explaining AD pathogenesis. Recently, hypotheses centered on synaptic and metabolic dysfunction are increasingly implicated in AD. Importantly, these hypotheses can readily be validated using neurotransmitter and metabolite biomarkers. Meta-analysis allows for statistical comparison of existing CSF biomarker data extracted from multiple publications, providing a unique opportunity to rapidly validate AD hypotheses in silico. Pubmed and Google Scholar were comprehensively searched for published English articles, without date restrictions, for the keywords “AD”, “CSF”, and “human” plus biomarkers selected for synaptic and metabolic pathways. Synaptic biomarkers were acetylcholine, GABA, glutamine, and glycine. Metabolic biomarkers were glutathione, glucose, lactate, pyruvate, and 8 other amino acids. Only studies that measured biomarkers in both AD and controls, provided means, standard errors/deviation, and subject numbers were included. Data were extracted by six authors and checked by two for accuracy. The data were transformed to log ratio of the means (AD/Control) and analyzed by the random effects model in the meta-analysis software (Cochrane Review Manager). Of 435 identified publications, after exclusion and removal of duplicates, 35 articles were included comprising a total of 605 AD patients and 585 controls. The following biomarkers for synaptic and metabolic pathways were significantly changed in AD/controls: acetylcholine (average ratio 0.36, 95% CI 0.24–0.53, p<0.00001), GABA (0.68, 0.54–0.85, p<0.0008), pyruvate (0.48, 0.24–0.94, p=0.03), glutathione (1.11, 1.01–1.21, p=0.03), alanine (1.10, 0.98–1.23, p=0.09), and lactate (1.17, 0.98–1.39, p=0.09). This study provides proof of concept for the use of meta-analysis validation of AD hypotheses, specifically via robust evidence for the cholinergic hypothesis of AD. Our data disagree with the other synaptic hypotheses of glutamate excitotoxicity (normal glutamate) and GABAergic resistance to neurodegeneration (decreased GABA levels). With regards to metabolic hypotheses, the data supported upregulation of anaerobic glycolysis, pentose phosphate pathway (glutathione), and TCA anaplerosis (several metabolites involved). Future applications of meta-analysis indicate the possibility of further in silico evaluation and generation of novel hypotheses in the AD field.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,095

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,052
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,001

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.

Tête enseignante Opus0,105
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,233 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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