Accelerated immune aging was correlated with lupus‐associated brain fog in reproductive‐age systemic lupus erythematosus patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aims Cognitive impairment is common in systemic lupus erythematosus (SLE) patients with substantial adverse effects on function and quality of life. One hypothesis to understand the mechanisms of cognitive impairment in SLE is accelerated immunosenescence. The aim of this study is to observe the correlation between immunosenescence with cognitive impairment in patients with SLE. Methods Sixty‐one female SLE patient were measured for CD4 and CD8 T cell‐associated senescence markers, including percentage of end‐stage differentiated T cells (CD4 and CD8 T cells expressing CD57 + or loss of CD28 expression), of naïve T cells (CD4 + CD45RA + and CD8 + CD45RA + ), memory T cells (CD4 + CD45RO + and CD8 + CD45RO + ), and antigen‐experienced T cells (CD4 + KLRG1 + and CD8 + KLRG1 + ) which were measured using flow cytometry. One hallmark of immunosenescence called immune risk profile (IRP) was defined by an inverted ratio of CD4 and CD8. Cognitive functions were measured by Mini‐Mental State Examination (MMSE) and Montréal Cognitive Assessment (MOCA) questionnaire. Results Thirty‐six (59.1%) SLE patients who had IRP develop significantly lower attention and recall from both MMSE ( P = .005 and P = .000) and MOCA ( P = .017 and P = .000) examinations. Decreased visuospatial ability was also found in patients with IRP measured by MOCA ( P = .046). There was a negative correlation between memory CD4 + CD45RO + T cells with recall and visuospatial domain (R = −0.204, P = .039 and R = −0.250, P = .033; respectively), and negative correlation between CD8 + CD28 ‐ T cells with recall and attention domain (R = −0.249, P = .027 and R = −0.145, P = .048, respectively). Conclusion Systemic lupus erythematosus patients develop an accelerated immunosenescence which contributes to cognitive dysfunction, especially in attention, recall, and visuospatial domains.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».