Peripheral Markers of Vascular Endothelial Dysfunction Show Independent but Additive Relationships with Brain-Based Biomarkers in Association with Functional Impairment in Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cerebrovascular dysfunction confers risk for functional decline in Alzheimer's disease (AD), yet the clinical interplay of these two pathogenic processes is not well understood. OBJECTIVE: We utilized Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) data to examine associations between peripherally derived soluble cell adhesion molecules (CAMs) and clinical diagnostic indicators of AD. METHODS: Using generalized linear regression models, we examined cross-sectional relationships of soluble plasma vascular cell adhesion molecule-1 (VCAM-1), intercellular adhesion molecule-1 (ICAM-1), and E-Selectin to baseline diagnosis and functional impairment (clinical dementia rating sum-of-boxes, CDR-SB) in the ADNI cohort (n = 112 AD, n = 396 mild cognitive impairment (MCI), n = 58 cognitively normal). We further analyzed associations of these biomarkers with brain-based AD biomarkers in a subset with available cerebrospinal fluid (CSF) data (n = 351). p-values derived from main effects and interaction terms from the linear regressions were used to assess the relationship between independent and dependent variables for significance (significance level was set at 0.05 a priori for all analysis). RESULTS: Higher mean VCAM-1 (p = 0.0026) and ICAM-1 (p = 0.0189) levels were found in AD versus MCI groups; however, not in MCI versus cognitively normal groups. Only VCAM-1 was linked with CDR-SB scores (p = 0.0157), and APOE ɛ4 genotype modified this effect. We observed independent, additive associations when VCAM-1 and CSF amyloid-β (Aβ42), total tau, phosphorylated tau (P-tau), or P-tau/Aβ42 (all < p = 0.01) were combined in a CDR-SB model; ICAM-1 showed a similar pattern, but to a lesser extent. CONCLUSION: Our findings indicate independent associations of plasma-based vascular biomarkers and CSF biomarkers with AD-related clinical impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».