Microglial Reactivity Correlates with Presynaptic Loss Independent of β‐Amyloid and Tau
Notice bibliographique
Résumé
Objective Triggering receptor expressed on myeloid cells‐2 (TREM2) and progranulin (PGRN) are critical regulators of microglia activation and can be detected in cerebrospinal fluid (CSF). However, whether microglial reactivity is detrimental or neuroprotective for Alzheimer disease (AD) is still debatable. Methods We identified 663 participants with baseline β‐amyloid (Aβ) positron emission tomography (PET) and CSF biomarker data, including phosphorylated tau181 (p‐Tau181), soluble TREM2 (sTREM2), PGRN, and growth‐associated protein‐43 (GAP‐43). Among them, 254 participants had concurrent longitudinal CSF biomarkers. We used multivariate regression analysis to study the associations of CSF microglial biomarkers with Aβ PET, CSF p‐Tau181, and CSF GAP‐43 cross‐sectionally and longitudinally. A Chinese aging cohort's independent CSF samples (n = 65) were analyzed as a validation. Results Higher baseline levels of CSF microglial biomarkers were related to faster rates of CSF sTREM2 increase and CSF PGRN decrease. Elevated CSF p‐Tau181 was associated with higher levels of CSF microglial biomarkers and faster rates of CSF sTREM2 increase and CSF PGRN decrease. In both cohorts, higher Aβ burden was associated with attenuated CSF p‐Tau181 effects on CSF microglial biomarker increases. Independent of Aβ PET and CSF p‐Tau181 pathologies, higher levels of CSF sTREM2 but not CSF PGRN were related to elevated CSF GAP‐43 levels and faster rates of CSF GAP‐43 increase. Interpretation These findings suggest that higher Aβ burden may attenuate the p‐Tau‐associated microglial responses, and TREM2‐related microglial reactivity may independently correlate with GAP‐43‐related presynaptic loss. This study highlights the two‐edged role of microglial reactivity in AD and other neurodegenerative diseases. ANN NEUROL 2024;95:917–928
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».