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Enregistrement W3113027002 · doi:10.1002/alz.044114

Hypercholesterolemia accelerates Aβ deposition in regions associated with early amyloidosis

2020· article· en· W3113027002 sur OpenAlexaff
João Pedro Ferrari‐Souza, Guilherme Povala, Wagner S. Brum, Marco Antônio De Bastiani, Tharick A. Pascoal, Andréa Lessa Benedet, Joseph Therriault, Lucas U. das Ros, Andrei Bieger, Pedro Rosa‐Neto, Eduardo R. Zimmer

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholesterolMedicinePittsburgh compound BAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeAmyloid (mycology)NeuroimagingInternal medicineApolipoprotein EAmyloidosisEpidemiologyRisk factorDementiaEndocrinologyDiseaseGastroenterologyPathologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Hypercholesterolemia is a well‐established risk factor for developing Alzheimer's disease (AD). Mechanisms underlying this relationship, however, are still unclear. Recent experiments have reported conflicting findings regarding the relationship between amyloid‐beta (Aβ) and cholesterol. While in vitro studies have shown that cholesterol accelerates Aβ aggregation, an epidemiological investigation demonstrated that total serum cholesterol is not associated with Aβ load. Nevertheless, it is still unclear whether total serum cholesterol affects Aβ deposition in the human brain. Here, we aimed to assess whether high levels of total serum cholesterol are associated with the rate of Aβ aggregation in the brain. We hypothesized that high total serum cholesterol levels could accelerate cerebral amyloidosis of non‐demented subjects. Method We selected 207 non‐demented – cognitively unimpaired and mild cognitive impairment – participants from Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) who had available data for baseline cholesterol and longitudinal amyloid PET scans with [18F]AV45. Subjects were divided into two groups regarding their total serum cholesterol levels, being classified as normal (<200mg/dL; n=158) or abnormal (>200mg/dL; n=107). We performed a voxel‐wise general linear modelling to assess Aβ load differences between groups at baseline. Then, a longitudinal comparison was carried out to evaluate the rate of Aβ deposition in 4 years, calculated as "(IMAGE4_YEARS ‐ IMAGEBASELINE)x100/IMAGEBASELINE". Age, gender, APOEε4, cholesterol treatment and diagnostic group were used as covariates. Result No differences were found in Aβ load at baseline. By contrast, we observed a significantly higher rate of Aβ accumulation for the abnormal group in brain regions associated to early amyloidosis, including lateral temporal (peak t(200) = 4.498, p<0.0001) and parietal (peak t(200) = 4.504, p<0.0001) lobes, over a 4‐year period when compared to the normal group (Figure 1). Conclusion Our findings suggest that serum cholesterol dysmetabolism could influence cerebral Aβ aggregation. In addition, our analysis points to a potential communication between central and peripheral cholesterol compartments (perhaps intensified by hypercholesterolemia‐related inflammation). Also, it corroborates with the hypothesis that higher serum cholesterol levels accelerate the process of brain amyloidosis, stressing the need for further investigation on the mechanisms involved in this process.

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,241 · 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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