Association of Low-Density Lipoprotein Receptor-Related Protein 1 and Its rs1799986 Polymorphism With Mild Cognitive Impairment in Chinese Patients With Type 2 Diabetes
Notice bibliographique
Résumé
Background: Low-density lipoprotein receptor associated protein 1 (LRP1) plays roles in cerebral glucose metabolism and clearance of amyloid-β. This study aims to investigate the pathogenetic roles of LRP1 and its rs1799986 polymorphism in mild cognitive impairment (MCI) among type 2 diabetes (T2DM) patients. Methods: 166 Chinese T2DM patients were enrolled and divided into two groups according to Montreal Cognitive Assessment score. Neuropsychological tests were performed, the soluble LRP1 (sLRP1) concentration was assessed using ELISA, genotype of LRP1 rs1799986 was detected using sequenom method. Results: 60 diabetic-MCI patients displayed significantly lower plasma sLRP1 levels (p=0.033) and poor glucose control (p=0.009) than their healthy-cognition controls (n=106), and plasma sLRP1 levels (OR=0.971, p=0.005) and HbA1c (OR=1.298, p=0.003) are both risk factors for diabetic-MCI patients in addition to use of insulin and hypertension, but association of plasma sLRP1 levels and HbA1c was not found. Their plasma sLRP1 concentrations negatively correlated with Stroop Color Word Test B Number (r=-0.335, p=0.011), which represents measure selective attention, cognitive flexibility and processing speed. Additionally, T allele carriers of LRP1 rs1799986 showed higher MMSE scores and AVLT delayed recall scores (p=0.025; p=0.025 respectively) in T2DM patients. Conclusion: In T2DM patients, lower plasma levels of sLRP1 portend the early cognitive deficits, especially attention dysfunction. Further study is needed to elucidated the roles of LRP1 in hyperglycemia induced cognitive declines. T allele of LRP1 rs1799986 probably decreases the MCI susceptibility.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».