Maternal Cognitive Impairment Associated with Gestational Diabetes Mellitus—A Review of Potential Contributing Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
Gestational diabetes mellitus (GDM) carries many risks, where high blood pressure, preeclampsia and future type II diabetes are widely acknowledged, but less focus has been placed on its effect on cognitive function. Although the multifactorial pathogenesis of maternal cognitive impairment is not completely understood, it shares several features with type 2 diabetes mellitus (T2DM). In this review, we discuss some key pathophysiologies of GDM that may lead to cognitive impairment, specifically hyperglycemia, insulin resistance, oxidative stress, and neuroinflammation. We explain how these incidents: (i) impair the insulin-signaling pathway and/or (ii) lead to cognitive impairment through hyperphosphorylation of τ protein, overexpression of amyloid-β and/or activation of microglia. The aforementioned pathologies impair the insulin-signaling pathway primarily through serine phosphorylation of insulin receptor substances (IRS). This then leads to the inactivation of the phosphatidylinositol 3-kinase/Protein kinase B (PI3K/AKT) signaling cascade, which is responsible for maintaining brain homeostasis and normal cognitive functioning. PI3K/AKT is crucial in maintaining normal cognitive function through the inactivation of glycogen synthase kinase 3β (GSκ3β), which hyperphosphorylates τ protein and releases pro-inflammatory cytokines that are neurotoxic. Several biomarkers were also highlighted as potential biomarkers of GDM-related cognitive impairment such as AGEs, serine-phosphorylated IRS-1 and inflammatory markers such as tumor necrosis factor α (TNF-α), high-sensitivity C-reactive protein (hs-CRP), leptin, interleukin 1β (IL-1β), and IL-6. Although GDM is a transient disease, its complications may be long-term, and hence increased mechanistic knowledge of the molecular changes contributing to cognitive impairment may provide important clues for interventional strategies.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».