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Enregistrement W4390198983 · doi:10.1002/alz.080037

Association between plasma inflammatory biomarkers and [<sup>18</sup>F]FDG‐PET signal in a transgenic amyloid rat model

2023· article· en· W4390198983 sur OpenAlexaff
Gabriela Lazzarotto, Luiza Santos Machado, Andréia Silva da Rocha, Marina Siebert, Christian Limberger, Carolina Soares, Thomas Schlickmann, Pâmela C.L. Ferreira, Tharick A. Pascoal, Diogo O. Souza, Pedro Rosa‐Neto, Eduardo R. Zimmer

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroinflammationPositron emission tomographyPathogenesisGenetically modified mousePathologyMedicineInternal medicineEndocrinologyChemistryInflammationTransgeneNuclear medicineBiochemistryGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Neuroinflammation is thought to play an important role in the pathogenesis of Alzheimer’s disease (AD). It has recently been demonstrated that [18F]FDG positron emission tomography (PET) signal is sensitive to central inflammatory changes in AD. However, it is unknown whether blood cytokines, which are important signaling molecules that regulate the peripheral inflammatory process, are associated with the cerebral [18F]FDG‐PET signal. In this work, we aimed to investigate whether plasma cytokines are associated with brain glucose metabolism in a transgenic amyloid rat model. Method Brain metabolism of 4‐ and 10‐month‐old wild‐type (WT) and APP/PS1 rats (TgF344‐AD) were assessed with [18F]FDG‐PET imaging. Plasma inflammatory markers (IFN‐γ, IL‐1α, IL‐1β, IL‐6, IL‐10 and TNF‐α) were measured by multiplex immunoassay. [18F]FDG‐SUVr was calculated with pons as the reference region. Correlation between inflammatory markers and [18F]FDG‐PET signal was conducted at the voxel level (RMINC; p<0.05 and t>2). Result At 4 months, IL‐10 levels significantly associate with [18F]FDG‐PET signal in the frontal and temporoparietal cortices (FCx and TPCx) and hippocampus (Fig1A), whereas other biomarkers present only small clusters associated with [18F]FDG‐PET signal (Fig1A). At 10 months, a positive association with [18F]FDG‐PET was found between IL‐1α and IL‐1β at FCx and TPCx, while IL‐10 showed a positive correlation at the TPCx (Fig1B). Additionality, IFN‐γ and TNF‐α presented small correlation clusters at the TPCx, and IL‐6 at the TPCx and CxF (Fig1B). Conclusion At the pre‐amyloid plaque stage, only an anti‐inflammatory cytokine, IL‐10, presented positive associations with brain glucose metabolism. However, multiple pro‐inflammatory cytokines correlated with brain glucose metabolism at the amyloid plaque stage. These findings suggest a dual peripheral inflammatory response impacting brain metabolism, which can be associated with amyloid species and deposition.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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