Plasma cytokines profile in patients with Alzheimer’s and Parkinson’s Disease: a comparative study in terms of inflammation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurodegenerative disorders such as Alzheimer's and Parkinson's disease inflict economic and health burdens on societies. Alzheimer's disease (AD), the most prevalent form of dementia, is accompanied by progressive degradation of memory, decision-making, and judgment. Parkinson's disease (PD) is characterized by resting tremor, rigidity, bradykinesia, and loss of balance. Extensive research has pinpointed inflammation as a cause of the onset and progression of both diseases. However, it has not been confirmed which one is more formidable in terms of inflammation. METHODS: To assess the extent of inflammation that is implicated in AD and PD and answer the question of which one is more inflammatory, serum levels of inflammatory biomarkers, including cytokines, chemokines, and prostaglandin E2 (PEG2), were measured in AD and PD patients as well as a healthy group. RESULTS: Our results showed a significant increase in IL-1α, IL-1β, IL-4, IL-6, IL-10, IL-12p70, IP-10, MCP-1, PEG2, and TNF-α in AD and PD patients compared with the control. Interestingly, IFN-γ did not manifest any significant difference in AD or PD patients compared with the control. CONCLUSION: As a hallmark of our results, it could be inferred that inflammation, as the underlying etiological cause, plays a more crucial role in PD compared with AD. Based on our results, it is proposed that anti-inflammatory remedies would be putatively more effective in PD rather than AD.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».