Cerebral atherosclerosis contributes to Alzheimer’s dementia independently of its hallmark amyloid and tau pathologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cerebral atherosclerosis is a leading cause of stroke and an important contributor to dementia. However, little is known about its molecular effects on the human brain and how these alterations may contribute to dementia. Here, we investigated these questions using large-scale quantification of over 8300 proteins from 438 post-mortem brains from a discovery and replication cohort. A proteome-wide association study and protein network analysis of cerebral atherosclerosis found 114 proteins and 5 protein co-expression modules associated with cerebral atherosclerosis. Enrichment analysis of these proteins and modules revealed that cerebral atherosclerosis was associated with reductions in synaptic signaling and RNA splicing and increases in oligodendrocyte development and myelination. A subset of these proteins (n=23) and protein modules (n=2) were also associated with Alzheimer’s disease (AD) dementia, implicating a shared mechanism with AD through decreased synaptic signaling and regulation and increased myelination. Notably, neurofilament light (NEFL) and medium (NEFM) chain proteins were among these 23 proteins, and our data suggest they contribute to AD dementia through cerebral atherosclerosis. Together, our findings offer insights into effects of cerebral atherosclerosis on the human brain proteome, and how cerebral atherosclerosis contributes to dementia risk.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».