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Enregistrement W4390195269 · doi:10.1002/alz.080006

Synaptic dysfunction, Tau pathology and Neurodegeneration

2023· article· en· W4390195269 sur OpenAlexaff
Carolina Soares, Bruna Bellaver, Pâmela C.L. Ferreira, Guilherme Povala, Cristiano Schaffer Aguzzoli, Francieli Rohden, João Pedro Ferrari‐Souza, Hussein Zalzale, Sarah Abbas, Peter Charles Lemaire, Douglas Teixeira Leffa, Arlec Cabrera, Joseph Therriault, Andréa Lessa Benedet, Cécile Tissot, Stijn Servaes, Arthur C. Macedo, Marie Vermeiren, Gleb Bezgin, Min Su Kang, Jenna Stevenson, Nesrine Rahmouni, Vanessa Pallen, Annie Cohen, Oscar L. López, Dana Tudorascu, William E. Klunk, Victor L. Villemagne, Jean‐Paul Soucy, Serge Gauthier, Diogo O. Souza, Thomas K. Karikari, Nicholas J. Ashton, Henrik Zetterberg, Kaj Blennow, Pedro Rosa‐Neto, Eduardo R. Zimmer, Tharick A. Pascoal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurodegenerationNeuroscienceNeurograninCognitive declineSynaptophysinPsychologyGap-43 proteinPathologyMedicineInternal medicineDementiaBiologyImmunohistochemistryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Tau plays a prominent role in the synapse and has been shown to be closely related to neurodegeneration. Recent evidence show that cerebrospinal fluid (CSF) synaptic markers are related to CSF tau and degeneration. However, it is not clear whether synaptic dysfunction in combination with tau tangles is associated with neurodegeneration in the same brain regions. Our study aims to map in the brain the association of synaptic markers with tau and degeneration. Method We evaluated 147 individuals from the TRIAD cohort with CSF GAP43, SYT1, SNAP25, neurogranin (Ng), ptau217, neurofilament light protein (NfL) quantification, as well as tau positron emission tomography (PET), magnetic resonance imaging, and clinical assessments. One‐way ANOVA tested group differences on synaptic levels. Spearman correlation tested the association among synaptic proteins. Linear regressions tested the association between biomarkers. Voxel‐based morphometry (VBM) was considered as an index of neurodegeneration. Result We observed an increase in synaptic markers across age and the AD spectrum, reaching a plateau when cognition is affected (Figure 1A) . Among the synaptic markers, SNAP25 showed the greatest magnitude of change, on average, between young, aged cognitively unimpaired, mild cognitive impaired, and AD individuals (mean 62.44%). (Figure 1B‐C) . In addition, we found that all synaptic markers are significantly intercorrelated (Figure 1D) . Moreover, CSF ptau217 correlated with all synaptic biomarkers, GAP43 (β = ‐044), SYT1 (β = ‐0.41), SNAP25 (β = ‐0.59) and Ng (β = ‐0.25). Conversely, CSF NfL was strongly but only correlated with GAP43 (β = 0.62) (Figure 2) . Voxel‐wise correlation revealed that tau tangles measured by [ 18 F]‐MK6240 PET, was positively associated with SNAP25 in AD‐related regions, and VBM was associated with all synaptic markers, but more closely with GAP43. Furthermore, the interaction between synaptic markers and temporal meta‐ROI [ 18 F]‐MK6240 on VBM was significant for Ng and GAP43 (Figure 3) . Conclusion Our results support a heterogenous role of synaptic markers in the AD continuum and suggest that synaptic dysfunction in the presence of tau pathology may not be driving atrophy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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