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Enregistrement W4403089795 · doi:10.1101/2024.10.02.616371

Serotonin Enhances Neurogenesis Biomarkers, Hippocampal Volumes, and Cognitive Functions in Alzheimer’s Disease

2024· preprint· en· W4403089795 sur OpenAlexfundno aff
Ali Azargoonjahromi

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationUniversity of Southern CaliforniaBiogenEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbBioClinicaU.S. Department of DefenseAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Association
Mots-clésNeurogenesisHippocampal formationNeuroscienceCognitive reserveDiseaseHippocampusCognitionAlzheimer's diseaseDementiaSerotoninCognitive impairmentMedicinePsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Research on serotonin reveals a lack of consensus regarding its role in brain volume, especially concerning biomarkers linked to neurogenesis and neuroplasticity, such as ciliary neurotrophic factor (CNTF), fibroblast growth factor 4 (FGF-4), bone morphogenetic protein 6 (BMP-6), and matrix metalloproteinase-1 (MMP-1) in Alzheimer’s disease (AD). This study aimed to investigate the influence of serotonin on brain structure and hippocampal volumes in relation to cognitive functions in AD, as well as its link with biomarkers like CNTF, FGF-4, BMP-6, and MMP-1. Data from the ADNI included 133 AD participants. Cognitive function was assessed using CDR-SB, serotonin levels were measured with the Biocrates AbsoluteIDQ p180 kit and UPLC-MS/MS, and neurotrophic factors and biomarkers were quantified using multiplex targeted proteomics. Voxel-Based Morphometry (VBM) analyzed gray matter volume changes via MRI. Statistical analyses employed Pearson correlation and Bootstrap methods, with p-values < 0.05 or 0.01 considered significant. The analysis revealed a significant positive correlation between serotonin levels and total brain volume (r = 0.179, p = 0.039) and hippocampal volumes (right: r = 0.181, p = 0.037; left: r = 0.217, p = 0.012). Besides, higher serotonin levels were associated with improved cognitive function, evidenced by a negative correlation with CDR-SB scores (r = -0.198, p = 0.023). Furthermore, total brain volume and hippocampal volumes showed significant negative correlations with CDR-SB scores, indicating that greater cognitive impairment was associated with reduced brain volume (total: r = -0.223, p = 0.010; left: r = -0.246, p = 0.004; right: r = -0.308, p < 0.001). Finally, serotonin levels were positively correlated with BMP-6 (r = 0.173, p = 0.047), CNTF (r = 0.216, p = 0.013), FGF-4 (r = 0.176, p = 0.043), and MMP-1 (r = 0.202, p = 0.019), suggesting a link between serotonin and neurogenesis and neuroplasticity. In conclusion, increased serotonin levels are associated with improved cognitive function, increased brain volume, and elevated levels of neurotrophic factors and biomarkers—specifically CNTF, FGF-4, BMP-6, and MMP-1—that are related to neurogenesis and neuroplasticity in AD. Graphical Abstract Serotonin plays a key role in cognitive function, with higher levels linked to increased brain and hippocampal volumes and better cognitive performance, as shown by lower CDR-SB scores (indicating less cognitive impairment). In addition, serotonin is positively associated with neurotrophic factors and biomarkers like ciliary neurotrophic factor (CNTF), fibroblast growth factor 4 (FGF-4), bone morphogenetic protein 6 (BMP-6), and matrix metalloproteinase-1 (MMP-1), which are involved in neurogenesis and neuroplasticity. These findings suggest that elevated serotonin levels contribute to brain health, cognitive function, and the promotion of neural growth and plasticity, particularly in Alzheimer’s disease (AD).

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
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.

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
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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