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Enregistrement W3112131878 · doi:10.1002/alz.046636

Neuroinflammation is associated with non‐REM sleep reduction in individuals without dementia

2020· article· en· W3112131878 sur OpenAlexaff
Cécile Tissot, Hélène Blais, Cynthia Thompson, Andréa Lessa Benedet, Tharick A. Pascoal, Joseph Therriault, Mira Chamoun, Firoza Z Lussier, Mélissa Savard, Nesrine Rahmouni, Jenna Stevenson, Sulantha Mathotaarachchi, Serge Gauthier, Nadia Gosselin, Pedro Rosa‐Neto

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueSleep and Wakefulness Research
Établissements canadiensCanadian Sleep & Circadian NetworkMcGill UniversityUniversité de MontréalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroinflammationPolysomnographyNon-rapid eye movement sleepPsychologyDementiaNeuroscienceMedicineInternal medicineElectroencephalographyInflammationDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Sleep disturbances and especially reduction of non‐REM (NREM) sleep are common in aging with accumulating evidence showing it might contribute to cognitive decline as well as increase the risk of developing dementia due to Alzheimer’s disease (AD). Lately, sleep disturbances and AD separately have been linked to increase in systemic inflammation. NREM sleep is thought to allow clearance of extracellular Aβ, which led to studies suggesting NREM could be an early biomarker of AD risk. The main objective of this study was to see the relationship between NREM sleep as assessed with polysomnography and neuroinflammation in vivo. Method 25 individuals (18 cognitively unimpaired (CU) and 7 mild cognitive impairment (MCI)) underwent a [11C]PBR28 neuroinflammation‐PET scan, an MRI a full neuropsychological evaluation as well as a polysomnography. [11C]PBR28 standardized uptake value ratios (SUVRs) used the cerebellum grey matter as the reference region and was calculated between 0‐90 min post‐injection. A voxel based regression model evaluated the relationship between neuroinflammation as assessed by PET, and the total minutes of NREM sleep. The model’s covariates were age and diagnosis. Result We found a negative correlation between neuroinflammation and the total minutes of non‐REM sleep measured by a polysomnography. The regions showing neuroinflammation were the reticular formation, the arcuate nucleus of the medulla, the frontal cortex and especially the vmPFC as well as the insula and temporal poles. When we corrected for sex and years of education, results were similar. Conclusion These preliminary results show that less NREM sleep correlates with neuroinflammation, in the brain of CU and MCI individuals. The regions impacted, such as the reticular formation, the vmPFC and the insula are needed for arousal and alertness. The arcuate nucleus of the medulla is required for proper breathing. Finally, temporal poles are part of the first regions affected in AD, and later on in the disease, the medial frontal cortex also starts degrading. Our study adds to previous research showing a link between sleep disturbances and neuroinflammation in vivo and identifies anatomical correlates.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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