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Enregistrement W4401679451 · doi:10.1093/brain/awae269

Blood inflammation relates to neuroinflammation and survival in frontotemporal lobar degeneration

2024· article· en· W4401679451 sur OpenAlexfundno aff
Maura Malpetti, Peter Swann, Kamen A. Tsvetanov, Leonidas Chouliaras, Alexandra T. Strauss, Tanatswa Chikaura, Alexander G. Murley, Nicholas J. Ashton, Peter B. Barker, P. Simon Jones, Tim D. Fryer, Young T. Hong, Thomas Cope, George Savulich, Duncan Street, W Richard Bevan‐Jones, Timothy Rittman, Kaj Blennow, Henrik Zetterberg, Franklin I. Aigbirhio, John T. O’Brien, James B. Rowe

Notice bibliographique

RevueBrain · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesH2020 Marie Skłodowska-Curie ActionsNIHR Cambridge Biomedical Research CentreAddenbrooke's Charitable Trust, Cambridge University HospitalsAustralia-India Strategic Research FundOlav Thon StiftelsenDementias Platform UKNational Institute on AgingNational Institute for Health and Care ResearchProgressive Supranuclear Palsy AssociationMedical Research CouncilCure Alzheimer's FundDepartment of Health and Social CareMedical Research Council CanadaFamiljen Erling-Perssons StiftelseHjärnfondenEuropean CommissionWellcome TrustUniversity College LondonUniversity of CambridgeAlzheimer’s SocietyGuarantors of BrainHORIZON EUROPE Framework ProgrammeAlzheimer's SocietyEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchAlzheimer's AssociationStiftelsen för Gamla TjänarinnorAlzheimer's Drug Discovery FoundationHorizon 2020UK Dementia Research InstituteVetenskapsrådet
Mots-clésFrontotemporal lobar degenerationNeuroinflammationInflammationMedicineNeuroscienceDegeneration (medical)PathologyFrontotemporal dementiaPsychologyImmunologyDiseaseDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuroinflammation is an important pathogenic mechanism in many neurodegenerative diseases, including those caused by frontotemporal lobar degeneration. Post-mortem and in vivo imaging studies have shown brain inflammation early in these conditions, proportional to symptom severity and rate of progression. However, evidence for corresponding blood markers of inflammation and their relationships to central inflammation and clinical outcome are limited. There is a pressing need for such scalable, accessible and mechanistically relevant blood markers because these will reduce the time, risk and costs of experimental medicine trials. We therefore assessed inflammatory patterns of serum cytokines from 214 patients with clinical syndromes associated with frontotemporal lobar degeneration in comparison to healthy controls, including their correlation with brain regional microglial activation and disease progression. Serum assays used the MesoScale Discovery V-Plex-Human Cytokine 36 plex panel plus five additional cytokine assays. A subgroup of patients underwent 11C-PK11195 mitochondrial translocator protein PET imaging, as an index of microglial activation. A principal component analysis was used to reduce the dimensionality of cytokine data, excluding cytokines that were undetectable in >50% of participants. Frequentist and Bayesian analyses were performed on the principal components to compare each patient cohort with controls and test for associations with central inflammation, neurodegeneration-related plasma markers and survival. The first component identified by the principal component analysis (explaining 21.5% variance) was strongly loaded by pro-inflammatory cytokines, including TNF-α, TNF-R1, M-CSF, IL-17A, IL-12, IP-10 and IL-6. Individual scores of the component showed significant differences between each patient cohort and controls. The degree to which a patient expressed this peripheral inflammatory profile at baseline was correlated negatively with survival (higher inflammation, shorter survival), even when correcting for baseline clinical severity. Higher pro-inflammatory profile scores were associated with higher microglial activation in frontal and brainstem regions, as quantified with 11C-PK11195 mitochondrial translocator protein PET. A permutation-based canonical correlation analysis confirmed the association between the same cytokine-derived pattern and central inflammation across brain regions in a fully data-based manner. This data-driven approach identified a pro-inflammatory profile across the frontotemporal lobar degeneration clinical spectrum, which is associated with central neuroinflammation and worse clinical outcome. Blood-based markers of inflammation could increase the scalability and access to neuroinflammatory assessment of people with dementia, to facilitate clinical trials and experimental medicine studies.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,064
Score d'incertitude au seuil0,821

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,239 · 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 tête enseignante, 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

Citations36
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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