Exosomal <scp>miR</scp>‐let‐7c‐5p is involved in the cognitive function of type 2 diabetes mellitus patients by interleukin 10: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interleukin (IL)-10 plays a notable role in the inflammatory-associated mild cognitive impairment (MCI). We aimed to investigate whether IL-10 and its upstream factors exert an impact on MCI in type 2 diabetes mellitus (T2DM) patients. METHODS: A total of 117 T2DM patients were recruited and divided into Control group and MCI group based on the presence or absence of MCI. Clinical parameters were collected. The Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was conducted for global cognitive function. Digit Span Test (DST), Verbal Fluency Test (VFT), and Trail Making Test-B (TMTB) were used to evaluate the executive functions of the diabetic patients. Trail Making Test-A (TMTA) was performed to examine the information processing speed function. Patients' scene memory was examined by Logical Memory Test (LMT). After the baseline data were compared, correlation and regression analyses were performed to explore the relationship among IL-10, miR-let-7c-5p and cognitive function. RESULTS: Compared to 80 patients in the control group, 37 patients in the MCI group exhibited lower IL-10 in plasma and higher miR-let-7c-5p levels in exosomes from plasma. The IL-10 level was negatively associated with MoCA. Likewise, miR-let-7c-5p levels were negatively correlated with IL-10 levels and MoCA. Elevated miR-let-7c-5p levels and decreased IL-10 levels are risk factors for MCI in T2DM patients. Increased miR-let-7c-5p and downregulated IL-10 may influence VFT and TMTB, respectively, associated with executive function. CONCLUSIONS: We demonstrated that IL-10 is correlated to the executive function of T2DM patients. Decreased IL-10 may result from the regulation of miR-let-7c-5p in exosomes.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».