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Enregistrement W4323037930 · doi:10.1101/2023.02.28.530459

Tracking the progression of Alzheimer’s disease with peripheral blood monocytes

2023· preprint· en· W4323037930 sur OpenAlexafffund
Viktoriia Bavykina, Mariano Avino, Mohammed Amir Husain, Adrien Zimmer, Hugo Parent-Roberge, Abdelouahed Khalil, Marie A. Brunet, Tamàs Fülöp, Benoît Laurent

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire de SherbrookeUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésDiseaseInnate immune systemDementiaTranscriptomeChemokineImmunologyMedicineInflammationImmune systemBiomarkerPathologicalMonocyteGeneBioinformaticsBiologyGene expressionInternal medicineGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) is the most common form of dementia with the symptoms gradually worsening over the years. However, the driving pathological processes occur well before the appearance of symptoms. AD patients display signs of systemic inflammation, suggesting that it could precede the well-established AD hallmarks. We recently showed that the innate immune response in the form of monocyte activation is detectable at the pre-clinical stage. Objectives Our goal here is to characterize changes of gene expression in peripheral blood monocytes from patients at different stages of AD progression and validate potential biomarkers for a better prognosis and diagnosis of AD clinical spectrum. Results We performed a whole transcriptome analysis on monocytes purified from healthy subjects, Mild Cognitive Impairment (MCI) and AD patients, and established the list of genes differentially expressed in monocytes during the disease evolution. We observed that, in the top 500 genes differentially expressed, a majority of these genes were upregulated (65%) during AD progression. These genes are mainly involved in chemokine/cytokine-mediated signaling pathways. We further confirmed several biomarkers by quantitative PCR and immunoblotting and showed that they are often deregulated at pre-clinical stages of the disease (MCI stage), supporting the hyperactivation of monocytes in MCI patients. Perspectives Our findings provide evidence that the pre-clinical stage of AD can be detected in monocytes using a specific set of biomarkers, highlighting the importance to study the early innate immune response in AD. Our results open the possibility to use these biomarkers with different diagnostic methodologies to better predict and efficiently treat AD.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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