Amyloid processing in <scp>COVID</scp>‐19‐associated neurological syndromes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract SARS‐CoV‐2 infection can damage the nervous system with multiple neurological manifestations described. However, there is limited understanding of the mechanisms underlying COVID‐19 neurological injury. This is a cross‐sectional exploratory prospective biomarker cohort study of 21 patients with COVID‐19 neurological syndromes (Guillain–Barre Syndrome [GBS], encephalitis, encephalopathy, acute disseminated encephalomyelitis [ADEM], intracranial hypertension, and central pain syndrome) and 23 healthy COVID‐19 negative controls. We measured cerebrospinal fluid (CSF) and serum biomarkers of amyloid processing, neuronal injury (neurofilament light), astrocyte activation (GFAp), and neuroinflammation (tissue necrosis factor [TNF] ɑ, interleukin [IL]‐6, IL‐1β, IL‐8). Patients with COVID‐19 neurological syndromes had significantly reduced CSF soluble amyloid precursor protein (sAPP)‐ɑ ( p = 0.004) and sAPPβ ( p = 0.03) as well as amyloid β (Aβ) 40 ( p = 5.2 × 10 −8 ), Aβ42 ( p = 3.5 × 10 −7 ), and Aβ42/Aβ40 ratio ( p = 0.005) compared to controls. Patients with COVID‐19 neurological syndromes showed significantly increased neurofilament light (NfL, p = 0.001) and this negatively correlated with sAPPɑ and sAPPβ. Conversely, GFAp was significantly reduced in COVID‐19 neurological syndromes ( p = 0.0001) and this positively correlated with sAPPɑ and sAPPβ. COVID‐19 neurological patients also displayed significantly increased CSF proinflammatory cytokines and these negatively correlated with sAPPɑ and sAPPβ. A sensitivity analysis of COVID‐19‐associated GBS revealed a non‐significant trend toward greater impairment of amyloid processing in COVID‐19 central than peripheral neurological syndromes. This pilot study raises the possibility that patients with COVID‐19‐associated neurological syndromes exhibit impaired amyloid processing. Altered amyloid processing was linked to neuronal injury and neuroinflammation but reduced astrocyte activation. image
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».