Progranulin levels in blood in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Changes in progranulin ( GRN ) expression have been hypothesized to alter risk for Alzheimer's disease ( AD ). We investigated the relationship between GRN expression in peripheral blood and clinical diagnosis of AD and mild cognitive impairment ( MCI ). Methods Peripheral blood progranulin gene expression was measured, using microarrays from Alzheimer's ( n = 186), MCI ( n = 118), and control ( n = 204) subjects from the University of California San Francisco Memory and Aging Center ( UCSF ‐ MAC ) and two independent published series (AddNeuroMed and ADNI ). GRN gene expression was correlated with clinical, demographic, and genetic data, including APOE haplotype and the GRN rs5848 single‐nucleotide polymorphism. Finally, we assessed progranulin protein levels, using enzyme‐linked immunosorbent assay, and methylation status using methylation microarrays. Results We observed an increase in blood progranulin gene expression and a decrease in GRN promoter methylation in males ( P = 0.007). Progranulin expression was 13% higher in AD and MCI patients compared with controls in the UCSF ‐ MAC cohort ( F 2,505 = 10.41, P = 3.72*10 −5 ). This finding was replicated in the AddNeuroMed ( F 2,271 = 17.9, P = 4.83*10 −8 ) but not the ADNI series. The rs5848 SNP (T‐allele) predicted decreased blood progranulin gene expression ( P = 0.03). The APOE 4 haplotype was positively associated with progranulin expression independent of diagnosis ( P = 0.04). Finally, we did not identify differences in plasma progranulin protein levels or gene methylation between diagnostic categories. Interpretation Progranulin mRNA is elevated in peripheral blood of patients with AD and MCI and its expression is associated with numerous genetic and demographic factors. These data suggest a role in the pathogenesis of neurodegenerative dementias besides frontotemporal dementia.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».