Transcriptomic Profiling Reveals Discrete Poststroke Dementia Neuronal and Gliovascular Signatures
Notice bibliographique
Résumé
Poststroke dementia (PSD) is associated with pathology in frontal brain regions, in particular dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) neurons and white matter, remote from the infarct. We hypothesised that PSD results from progressive DLPFC neuronal damage, associated with frontal white matter gliovascular unit (GVU) alterations. We investigated the transcriptomic profile of the neurons and white matter GVU cells previously implicated in pathology. Laser-capture microdissected neurons, astrocytes and endothelial cells were obtained from the Cognitive Function After Stroke cohort of control, PSD and poststroke non-dementia (PSND) human subjects. Gene expression was assessed using microarrays and pathway analysis to compare changes in PSD with controls and PSND. Neuronal findings were validated using NanoString technology and compared with those in the bilateral common carotid artery stenosis (BCAS) mouse model. Comparing changes in PSD compared to controls with changes in PSND compared to controls identified transcriptomic changes associated specifically with dementia. DLPFC neurons showed defects in energy production (tricarboxylic acid (TCA) cycle, adenosine triphosphate (ATP) binding and mitochondria), signalling and communication (MAPK signalling, Toll-like receptor signalling, endocytosis). Similar changes were identified in neurons isolated from BCAS mice. Neuronal findings accompanied by altered astrocyte communication and endothelium immune changes in the frontal white matter, suggesting GVU dysfunction. We propose a pathogenic model in PSD whereby neuronal changes are associated with frontal white matter GVU dysfunction leading to astrocyte failure in supporting neuronal circuits resulting in delayed cognitive decline associated with PSD. Therefore, targeting these processes could potentially ameliorate the dementia seen in PSD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».