Biomarkers disclose associations between Neuroinflammation and Synaptic Depletion in AD.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background While in healthy conditions, synaptic function is sustained by the interplay between neurons and glial cells. The presence of Alzheimer’s disease (AD) pathophysiology might impose synaptic alterations via neuroinflammatory responses from microglia and astrocytes. Imaging and fluid biomarkers allow for testing this conceptual framework in living individuals. Here, we aim at uncovering the associations between neuroinflammatory and synaptic markers in aging and AD. Method Participants were recruited from the Translational Biomarker for aging and dementia cohort (TRIAD). We analyzed cognitively unimpaired young (CUY, N = 20), cognitively unimpaired older adults (CU; N = 48) individuals, patients with mild cognitive impairment (MCI; N = 24), AD dementia patients (ADD; N = 16) participants. The endpoints were CSF 14‐3‐3 sigma‐delta (ζδ), CSF Growth Associated Protein 43 (GAP43) and neurogranin as markers of synaptic dysfunction. We modeled associations between these synaptic biomarkers with astrocyte and microglial related inflammatory markers as well as tau, amyloid and neurodegeneration biomarkers. Result According to ROC analyses contrasting CSF biomarkers, 14‐3‐3 ζδ was able to discriminate amyloid‐ β pathology in cognitively impaired individuals (AUC = 0.88) (Figure 1) . The amyloid‐induced 14‐3‐3 ζδ increase was mediated by inflammatory astrogliosis measured by GFAP, whereas the tau induced 14‐3‐3 ζδ pathology was mediated by anti‐inflammatory cytokines (Figure 2) . CSF levels of GAP43 and neurogranin were positively associated with TSPO measured with [ 11 C]PBR28 (Figure 3.1) and GFAP (Figure 3.2) . [ 11 C]PBR28 cluster‐based SUVRs was positively correlated to concentrations of (A) Neurogranin (p = 5.8e‐08) and (B) GAP‐43(p = 6.8e‐10). Conclusion The present observations support the framework in which glia‐related neuroinflammatory responses contribute to synaptic alterations in carriers of AD pathophysiology. We will discuss the implications and limitations of this framework.
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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 ».