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Enregistrement W4405735705 · doi:10.1186/s40478-024-01898-6

3-Dimensional morphological characterization of neuroretinal microglia in Alzheimer’s disease via machine learning

2024· article· en· W4405735705 sur OpenAlexafffund
Wissam B. Nassrallah, Hao Li, Lyden Irani, Printha Wijesinghe, Peter William Hogg, Lucy Hui, Jean Yin Oh, Ian R. Mackenzie, Veronica Hirsch‐Reinshagen, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Wellington Pham, Sieun Lee, Joanne A. Matsubara

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensSimon Fraser UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaVancouver Coastal Health Research Institute
Mots-clésMicrogliaCD68RetinalRetinaNeurosciencePathologyAlzheimer's diseaseBiologyMedicineChemistryImmunologyImmunohistochemistryDiseaseInflammationBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's Disease (AD) is a debilitating neurodegenerative disease that affects 47.5 million people worldwide. AD is characterised by the formation of plaques containing extracellular amyloid-β (Aβ) and neurofibrillary tangles composed of hyper-phosphorylated tau proteins (pTau). Aβ gradually accumulates in the brain up to 20 years before the clinical onset of dementia, making it a compelling candidate for early detection of AD. It has been shown that there is increased deposition of Aβs in AD patients' retinas. However, little is known about microglia's ability to function and clear Aβ within the retina of AD and control eyes. We labelled microglia with ionised calcium-binding adaptor molecule 1 (IBA-1) in AD and age-matched control donor retinas. We then used interactive machine learning to segment individual microglia in 3D. In the temporal mid-peripheral region, we found that the number of microglia was significantly lower in AD retinas compared to controls. Unexpectedly, the size of the microglia was significantly larger in the AD retinas compared to controls. We also labelled retinal microglia for Cluster of Differentiation 68 (CD68), a transmembrane glycoprotein expressed by cells in the monocyte lineage and a marker of phagocytic activity and activated microglia. The size of CD68 + cells was statistically different between AD and control microglial, with CD68 + cells being larger in AD. In contrast, there was no difference in either size or shape for CD68- microglia between the two groups, suggesting an important difference in the active states of CD68 + microglia in AD retina. There was also significantly increased CD68 immunoreactivity in individual microglia within the AD group. Overall, this study reveals unique differences in the size and activity of the retinal microglia, which may relate to their potential chronic activation due to increased levels of Aβs in the AD retina.

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 enseignants0,182
Score d'incertitude au seuil0,888

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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