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Enregistrement W4390197005 · doi:10.1002/alz.081995

Association between glial and synaptic fluid biomarkers and brain [18F]FDG‐PET signal

2023· article· en· W4390197005 sur OpenAlexaff
Luiza Santos Machado, Andréia Silva da Rocha, Marco Antônio De Bastiani, Bruna Bellaver, Carolina Soares, Gabriela Lazzarotto, Pedro Vidor, Thomas Schlickmann, Nesrine Rahmouni, Marina Siebert, Pâmela C.L. Ferreira, Tharick A. Pascoal, Diogo O. Souza, Pedro Rosa‐Neto, Andréa Lessa Benedet, Kaj Blennow, Henrik Zetterberg, Nicholas J. Ashton, Eduardo R. Zimmer

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebrospinal fluidPathologyNeuroimagingMedicineGlymphatic systemNeuroscienceChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Beyond the hypometabolic signature, indexed by [18F]FDG‐PET imaging, seen in the brain of Alzheimer’s disease (AD) patients, a transient brain glucose hypermetabolism has been recently identified in the early stages of AD. The cellular source of this dual metabolic response remains controversial, with glial cells gaining a lot of attention. In light of this, whether glial and synaptic fluid biomarkers are associated with [18F]FDG‐PET signal in the early stages of AD remains debatable. Thus, we evaluated the association of astrocyte, microglial and synaptic fluid biomarkers with [18F]FDG‐PET signal in an AD rat model. Method [18F]FDG‐PET imaging was conducted in ten‐month‐old (early amyloid stage) APP/PS1 (TgF344‐AD, n = 8‐17) and wild‐type (WT, n = 8‐15) rats. Glial (GFAP and sTREM2), synaptic (neurogranin), and amyloid biomarkers (Aß1‐40 and Aß1‐42) were quantified in the cerebrospinal fluid (CSF) and plasma through a multiplex immunoassay. T‐statistical maps of brain [18F]FDG‐PET and those fluid biomarkers were conducted at the voxel level using RMINC. Differences were considered statistically significant at p<0.05 (t>2). Result A large hypermetabolic cluster was identified in ten‐month‐old TgF344‐AD (Fig. 1AB, local maxima, t(13) = 4.28). We found positive correlations between CSF TREM2 and brain [18F]FDG‐PET signal (Fig. 2AC, local maxima, t(13) = 4.12). In addition, we identified a positive correlation between plasma GFAP and brain [18F]FDG‐PET signal (Fig. 2BC, local maxima, t(13) = 10.62). Plasma TREM2, CSF GFAP, and plasma neurogranin did not associate with brain glucose metabolism. Conclusion Our findings suggest that CSF TREM2 and plasma GFAP are associated with brain metabolism before amyloid load reaches a plateau. Stronger association of plasma GFAP, rather than CSF GFAP, with brain pathology corroborates cross‐sectional human studies. One could argue that [18F]FDG‐PET hypermetabolism identified is likely a response to astrocyte and microglial changes.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,276 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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