MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4406050126 · doi:10.1002/alz.088503

VEGF and ICAM5 Levels in Alzheimer’s Disease and Cognitively Healthy Aging

2024· article· en· W4406050126 sur OpenAlexaboutno aff
Claire Delpirou Nouh, Olamide Abiose, Tony Wyss‐Coray, Victor W. Henderson, Sharon J. Sha, Maya Yutsis, Elizabeth C. Mormino, Kyan Younes

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseMedicineVEGF receptorsAlzheimer's diseasePsychologyGerontologyNeuroscienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Vascular dysfunction, blood-brain barrier (BBB) dysregulation, and neuroinflammation are thought to participate in Alzheimer`s disease (AD) pathogenesis, though the mechanism is poorly understood. Among pathways of interest, AD pathology appears to affect vascular endothelial growth factor-A (VEGFA) signaling in a bidirectional manner. Higher VEGF levels are thought to have a protective role and slow cognitive decline. Neuronal intracellular adhesion molecules (ICAMs) may also be a marker of BBB permeability. ICAMs participate in the immune-nervous system interactions, synaptic plasticity, and cognition. METHOD: We used the SomaLogic platform for cerebrospinal fluid (CSF) proteome profiling to investigate the levels of ICAM 1, 2, 3, 5 and VEGFA as markers of vascular dysfunction and neuroinflammation in 83 participants from the Stanford Alzheimer Disease Research Center cohort (54 cognitively unimpaired healthy controls (HC) and 29 with mild cognitive impairment or dementia due to AD). All samples were blinded for analysis. Montreal Cognitive Assessment (MoCA) was used as a measure of global cognition. ANOVA compared the levels of biomarkers in diagnostic groups. Linear regression and interaction terms of group (AD vs HC) by biomarker levels were used to investigate the effect on global cognition. RESULT: ICAM5 and VEGFA were significantly associated with cognition in our cohort. Both ICAM5 and VEGFA levels were lower in AD compared to HC (Figure 1). Interaction terms of diagnosis by ICAM5 were significant on MoCA (b = -59.29, p-value < .0001), and of diagnosis by VEGFA were also significant on MoCA (b = -134.8, p:0.00027), indicating a divergent role for these biomarkers in AD vs. HC (Figure 2). Other ICAMs were not significantly associated with cognition in our cohort. CONCLUSION: VEGFA and ICAM5 may play an important and dynamic role in AD. More research is needed to understand the interplay between ICAM5 and VEGF and their relationship with AD. References: Tao QQ et al. Aging Dis. 2022; Tubi MA et al. Neurobiol Aging. 2021; Petrelis AM et al. Aging (Albany NY). 2022; Yuan L et al. Aging Dis. 2017; Hino H et al. Brain Res. 1997; Yang H. Comp Funct Genomics. 2012; Birkner K et al. Front Neurol. 2019.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & DementiaMême sujetNeurological Disease Mechanisms and TreatmentsTravaux en français237 207