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Enregistrement W3029393633 · doi:10.1093/sleep/zsaa056.412

0415 Metabolic Dysfunction and Sleep Disruption in Models of Alzheimer’s Disease

2020· article· en· W3029393633 sur OpenAlexaff
Caitlin M. Carroll, Molly Stanley, Shannon L. Macauley

Notice bibliographique

RevueSLEEP · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiochemical effects in animals
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurodegenerationAlzheimer's diseaseNeuroscienceMedicineInternal medicineWakefulnessEndocrinologyDementiaCarbohydrate metabolismPsychologyDiseaseElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction Metabolic perturbations and sleep disruptions are a cause and consequence of Alzheimer’s disease pathophysiology. A bidirectional relationship exists where impairments in sleep and metabolism contribute to the development of Alzheimer’s disease while the presence of Alzheimer’s disease pathology leads to decreased cerebral metabolism, peripheral glucose intolerance, and disrupted sleep. While the effects of type 2 diabetes (T2D) and Alzheimer’s disease on sleep have been explored separately, no previous studies have examined the effect of acute glycemic variability, a defining feature of T2D, on sleep in the context of Alzheimer’s disease. The goal of this study is to determine how glycemic variability drives sleep disruptions by modifying the relationship between cerebral glucose metabolism and neuronal activity. Methods Biosensors are implanted bilaterally into the hippocampus of APP/PS1, a model of amyloid-beta (Aβ) overexpression, and P301S, a model of tau deposition and neurodegeneration, mice to measure ISF glucose and lactate, markers of cerebral metabolism and neuronal activity, respectively. Simultaneous cortical EEG/EMG recordings are used for sleep/wake scoring and analysis. Results Glycemic fluctuations cause a decoupling of the typical relationships between cerebral metabolism and neuronal activity, while also increasing arousal in 3-month-old, wildtype mice. The presence of AD-like pathology results in a similar, albeit muted cerebral metabolic response to peripheral glycemic variability, but a diminished effect on wakefulness, likely due to age- and pathology-dependent increases in overall time spent awake. Conversely, in aged, P301S mice, cerebral metabolic responsiveness is lost and a ceiling effect on wakefulness emerges, suggesting differential effects on sleep with tau accumulation. Moreover, aged mice show progressive disruptions to overall sleep quality and quantity, highlighting the synergism existing between AD-like pathology and glucose intolerance in sleep dysfunction. Lactate seems to be a common driver of disruption in this synergistic cycle. Conclusion This study represents a novel approach to defining the dynamic interplay between risk factors for AD and T2D and suggests a feedforward loop of disease progression where disrupted sleep can alter the relationship between neuronal activity, metabolism, and pathology. Support NIH/NIA 1K01AG050719. Harold and Mary Eagle Fund for Alzheimer’s Research New Vision Award through Donors Cure Foundation

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,569
Score d'incertitude au seuil0,362

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,246 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
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Résumé présentoui

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