Neurovascular coupling, functional connectivity, and cerebrovascular endothelial extracellular vesicles as biomarkers of mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Mild cognitive impairment (MCI) is a prodromal stage of dementia. Understanding the mechanistic changes from healthy aging to MCI is critical for comprehending disease progression and enabling preventative intervention. METHODS: Patients with MCI and age-matched controls (CN) were administered cognitive tasks during functional near-infrared spectroscopy (fNIRS) recording, and changes in plasma levels of extracellular vesicles (EVs) were assessed using small-particle flow cytometry. RESULTS: Neurovascular coupling (NVC) and functional connectivity (FC) were decreased in MCI compared to CN, prominently in the left-dorsolateral prefrontal cortex (LDLPFC). We observed an increased ratio of cerebrovascular endothelial EVs (CEEVs) to total endothelial EVs in patients with MCI compared to CN, correlating with structural MRI small vessel ischemic damage in MCI. LDLPFC NVC, CEEV ratio, and LDLPFC FC had the highest feature importance in the random Forest group classification. DISCUSSION: NVC, CEEVs, and FC predict MCI diagnosis, indicating their potential as markers for MCI cerebrovascular pathology. HIGHLIGHTS: Neurovascular coupling (NVC) is impaired in mild cognitive impairment (MCI). Functional connectivity (FC) compensation mechanism is lost in MCI. Cerebrovascular endothelial extracellular vesicles (CEEVs) are increased in MCI. CEEV load strongly associates with cerebral small vessel ischemic lesions in MCI. NVC, CEEVs, and FC predict MCI diagnosis over demographic and comorbidity factors.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».