Microglial activation indexed by [<sup>11</sup>C]PBR28 is associated with synaptic depletion in the Alzheimer’s disease spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background A large body of evidence supports the link between neuroinflammation and neurodegenerative conditions, including Alzheimer’s disease (AD). In AD, high expression of immune mediators have been associated with increased microglial reactivity. Several mechanisms were proposed to explain the relationship between microglial activation and synaptic plasticity/dysfunction. However, it remains unresolved whether neuroinflammation has a primary rather than a reactive contribution to synaptic deficits. Thus, in vivo human studies are extremely important to help deciphering the immediate causes of synaptic degeneration and the role of neuroinflammation in this context. Here we investigated, in the AD spectrum, the association between cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers of synaptic depletion and microglial activation, indexed by [11C]PBR28 PET, using data from the Translational Biomarkers of Aging and Dementia (TRIAD) cohort. Method 70 participants (15 young controls, 27 normal controls (CN), 20 mild cognitive impairment (MCI) and 8 AD) were evaluated with cross‐sectional CSF biomarkers and [11C]PBR28 PET. The CSF biomarkers were quantified by in‐house immunoassays for neurogranin and neuromodulin (GAP‐43), whereas SNAP‐25 and synaptotagmin‐1 (SYT1) were quantified using an immunoprecipitation mass spectrometry method. Linear models were applied to evaluate group differences in CSF biomarker concentrations, adjusting for age and sex. Voxel‐wise linear regressions examined the association between CSF‐ and PET‐based measures. ROI‐based average SUVR was used to test the correlation between CSF biomarkers and [11C]PBR28SUVR. Result AD participants had higher concentrations of CSF synaptic biomarkers compared with CN. Findings at the voxel level showed a good agreement between CSF biomarkers (Figure 1), with increased CSF biomarker levels being associated with greater [11C]PBR28uptake in the frontal, posterior cingulate, temporal and inferior‐parietal cortices. Amongst the biomarkers tested, CSF SNAP‐25 biomarkers showed the strongest correlations with [11C]PBR28 (RSNAP25_total=0.69; RSNAP25_long=0.67; Figure 2). Further results will indicate the relationship between sTREM2 and [11C]PBR28. Conclusion Results support a link between neuroinflammation and synaptic degeneration. Although causality could not be inferred, the findings corroborate a detrimental effect of neuroinflammation on synapses at later disease stages. Finally, the results also support CSF SNAP‐25as a biomarker to track synaptic dysfunction and degeneration in AD pathophysiology.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».