MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4390194142 · doi:10.1002/alz.078428

Biomarkers disclose associations between Neuroinflammation and Synaptic Depletion in AD.

2023· article· en· W4390194142 sur OpenAlexaff
Nesrine Rahmouni, Marcel S. Woo, Cécile Tissot, Stijn Servaes, Joseph Therriault, Jenna Stevenson, Andréa Lessa Benedet, Nicholas J. Ashton, Henrik Zetterberg, Kaj Blennow, Tharick A. Pascoal, Eduardo R. Zimmer, Pedro Rosa‐Neto

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématique14-3-3 protein interactions
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurograninNeuroinflammationBiomarkerNeurodegenerationDementiaNeurosciencePsychologyMicrogliaSynaptophysinMedicineInternal medicineDiseaseBiologyInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,658
Score d'incertitude au seuil0,444

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & DementiaMême sujet14-3-3 protein interactionsTravaux en français237 207