Tracking the progression of Alzheimer’s disease with peripheral blood monocytes
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».