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Enregistrement W3110928763 · doi:10.1002/alz.044127

Peripheral and total circulating extracellular vesicle levels of advanced glycation end‐products and RAGEs as possible biomarkers for mild cognitive impairment and Alzheimer's patients

2020· article· en· W3110928763 sur OpenAlexaff
Mohamed Haddad, Morgane Khedher, Mohamed Raâfet Ben Khedher, Tamàs Fülöp, Charles Ramassamy

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAdvanced Glycation End Products research
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeInstitut National de la Recherche Scientifique
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlycationInternal medicineMethylglyoxalCD63Rage (emotion)PentosidineMedicineEndocrinologyAlzheimer's diseaseBiomarkerReceptorWestern blotChemistryDiseasePsychologyBiochemistryEnzymeNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Advanced glycation end‐products (AGEs), their precursors methylglyoxal (MG), glyoxal (GO) and their receptors RAGEs are known to be involved in the pathophysiology of Alzheimer’s disease (AD). The aim of our study was to evidence the presence of RAGEs and glyoxalase‐1 (GLO‐1), the main enzyme involved in the degradation of MG, in the circulating extracellular vesicles (pEVs) from control subjects, mild cognitive impairment (MCI) and AD patients. Method EVs were isolated from plasma of control, MCI and AD subjects at different stages of the disease (early , moderate and severe). Their size, shape and density were characterized. The presence of EVs specific proteins TSG101, CD63, GAPDH were confirmed by Western Blot. MG and GO levels in serum were determined by HPLC. In addition, serum Pentosidine and CML levels were determined by competitive ELISA. Result Our data showed lower levels of RAGE in pEVs from MCI, early and moderate stage of AD patients as compared to the severe stage of AD patients. GLO‐1 levels in pEVs were significantly decreased in early AD as compared to controls and MCI. Interestingly, RAGEs and GLO‐1 levels in pEVs were correlated with the clinical cognitive scores. MG and GO levels in serum were higher in MCI and receiver‐operating characteristic curves analysis showed that serum MG levels have higher sensitivity to differentiate MCI from controls but not from AD. Meanwhile, serum GO levels differentiate MCI from control and AD groups. The levels of CML in albumin‐free serum proteins were higher in the early stage of AD while, the levels of pentosidine remained unchanged and were negatively correlated with the clinical cognitive scores MMSE and MoCA. In contrast, the levels of N‐(1‐carboxymethyl)‐L‐lysine in pEVs were lower in the moderate stage of AD. Conclusion Levels of some AGEs and RAGEs in serum and in total circulating EVs could be used as possible biomarkers for MCI and AD. This work was supported by the Chaire Louise & André on Alzheimer’s disease, Foundation Armand‐Frappier (CR) and CIHR grant (TF).

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,175
Score d'incertitude au seuil0,725

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,267 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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