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Enregistrement W3111032033 · doi:10.1002/alz.047489

Peripheral inflammatory biomarkers and risk factors of dementia in the Chilean GERO cohort

2020· article· en· W3111032033 sur OpenAlexaboutno aff
Paulina Orellana, Claudia Duran‐Aniotz, Pablo Báez, Rodrigo Gomez, Patricia Lillo, Roque Villagra, Daniela Thumala, Carolina Toledo, Victoria Cabello, Fernando Henríquez, Teresa Parrao, Christian Gonzalez, Andrea Slachevsky

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDementiaMedicineCohortInternal medicineApolipoprotein EOncologyDiseaseBiomarkerAgeingBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Dementia is one of the mean causes of disability in elderly. Peripheral inflammatory biomarkers and ApoE‐ε4 allele have been described as important biological risk factors of dementia in Caucasian population. Currently, there is scarce information about the specific age‐related and predisposition factors to develop dementia in Latino populations. The aim of this study is to investigate these biological risks factors in Chilean elderly with healthy and pathological brain ageing. Method We evaluated and quantified plasma samples obtained from the GERO cohort (114 elderly subjects, >70 years, classified in 51 subjects with subjective cognitive complaint (SCC) and 63 with mild cognitive impairment (MCI)), in addition to 36 healthy brain controls (HBC) and 31 subjects with Alzheimer’s disease dementia (ADD). Genotyping of ApoE gene was analyzed by qPCR. We analyzed inflammatory biomarkers using Luminex technique including IL‐2, IL‐6, IL‐10, TNF‐α, CRP and SAP proteins. All subjects receive a clinical and neuropsychological assessment. Result CRP protein was found significant decrease expression in SCC and ADD groups compared to MCI and HBC (p=0.048). In SAP protein was found a significant decrease in expression in the SSC (p=0.04) and MCI (p=0.0178) groups compared to HBC. It was observed a positive correlation in the SCC, MCI and ADD groups with the IL‐6 and TNFα, and, SAP and CRP. A negative correlation between IL‐2, IL‐6 and IL‐10 cytokines was found with Direct Span Digit test, which assess attentional capacity. Also was identified a negative correlation between SAP protein and the Free and Cued Selective Reminding Test (FCSRT), which assess verbal episodic memory, and IL‐10 cytokine and Montreal Cognitive Assessment (MoCA), which assess global cognition. Finally, a positive correlation was found in CRP protein with Pfeffer Functional Activity Questionnaire. Frequency of the ApoE‐ε4 allele, was significantly higher in ADD (52%) and SCC (27%) patients than controls and MCI (p=1x10‐4). Conclusion The results shown correlations between the different inflammatory proteins and performance in neuropsychological test suggesting that inflammatory biomarkers are associated with pathological brain ageing. The correlations in SCC and MCI are not being reported previously. Additionally, the frequency of ApoE‐ε4 allele in ADD group is higher than worldwide populations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,211 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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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