Associations of Plasma BACE1 Level and BACE1 C786G Gene Polymorphism with Cognitive Functions in Patients with Type 2 Diabetes: A Cross- Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: β-Site APP-cleaving enzyme 1 (BACE1) is a key enzyme involved in the pathophysiology of Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) and Mild Cognitive Impairment (MCI). We aimed to investigate the potential associations of plasma BACE1 levels and BACE1 gene polymorphism with different cognitive performances in T2DM patients with MCI. METHODS: The recruited 186 T2DM subjects were divided into 92 MCI group and 94 healthy-cognition controls, according to the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores. Sociodemographic characteristics, clinical parameters and neuropsychological tests were assessed. BACE1 C786G gene polymorphism and plasma BACE1 level were determined. RESULTS: Compared to controls, MCI patients exhibited higher plasma BACE1 levels. Plasma BACE1 levels were negatively associated with MoCA, Clock Drawing Test and Logical Memory Test scores, whereas positively associated with Trail Making Test-B time in the MCI group (all p<0.05), after adjusting fasting blood glucose, glycosylated hemoglobin, and homeostasis model assessment of insulin resistance by C-peptide. Multivariable logistic regression analysis showed a significant trend towards increased MCI risk with high plasma BACE1 level in T2DM patients (OR = 1.492, p = 0.027). The plasma BACE1 levels of GG and GC genotypes were obviously higher than that of CC genotype in T2DM-MCI patients (p = 0.035; p = 0.026, respectively). CONCLUSION: Increased plasma BACE1 levels were associated with poor overall cognition functions, especially visuospatial abilities, visual/logical memory and executive functions in T2DM-MCI patients. Additionally, elevated plasma BACE1 level was a risk factor for MCI in T2DM patients, and might be influenced by BACE1 C786G gene mutations.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».