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Enregistrement W4406208963 · doi:10.1002/alz.092999

Inflammation links in Alzheimer’s Disease: connecting fluid proteomics and TSPO PET

2024· article· en· W4406208963 sur OpenAlexaff
Ilaria Pola, Nicholas J. Ashton, Marco Antônio De Bastiani, Wagner S. Brum, Nesrine Rahmouni, Stijn Servaes, Jenna Stevenson, Cécile Tissot, Joseph Therriault, Tharick A. Pascoal, Kaj Blennow, Eduardo R. Zimmer, Henrik Zetterberg, Pedro Rosa‐Neto, Andréa L. Benedet

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueS100 Proteins and Annexins
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInflammationAlzheimer's diseasePet imagingDiseaseMedicineNeurosciencePathologyPositron emission tomographyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Emerging evidence underscores the importance of neuroinflammation in the progression of Alzheimer’s disease (AD) pathophysiology. Recent studies indicate the involvement of the inflammatory mechanisms both in amyloid‐ β (Aβ) and tau deposition in the brain. Nevertheless, due to the complexity of the immune responses and the intricate interplay between the peripheral and the central nervous systems, identifying biomarkers that reflect the brain´s inflammatory state in AD has been a challenge. For this reason, the characterization of immune‐related proteins in cerebrospinal fluid (CSF) and plasma would contribute to the understanding of the role of neuroinflammation in the progression of AD. Method Participants from the Translational Biomarker for Aging and Dementia Cohort (TRIAD) incorporating within the AD spectrum, and with available amyloid Aβ ([18F]AZD4694), tau ([18F]MK6240) and TSPO ([11C]PBR28) PET data (positivity = 2.5 SD > mean ROI‐SUVR of young participants), had plasma (n= 151) samples analyzed with the NULISA technology (Alamar Biosciences®). Inflammation‐related proteins (n=72) were selected and included in our analysis, which differential expression was evaluated with linear models (LIMMA) contrasting TSPO groups. After FDR correction for multiple comparisons, the differentially expressed proteins were selected for further analysis, where protein levels were correlated with the PET uptake of 45 anatomical brain regions. Result The differential expression analysis unveiled 5 proteins that are in higher concentrations in the plasma of TSPO positive in comparison with TSPO negative participants (Figure 1): GFAP, CHI3L1, CST3, FABP3, and CHIT1. The correlation analysis between the plasmatic proteins and PET uptake showed significant overlapping correlations with TSPO, Aβ and tau PET in brain regions such as inferior frontal gyrus, inferior occipital gyrus and amygdala (Figure 2). Conclusion These preliminary findings underscore the relevance of GFAP, CHI3L1, CST3, FABP3, and CHIT1 at proxying immune‐related processes in AD, by linking peripherally quantified proteins to brain pathology, as suggested by the colocalized correlations with amyloid, tau and TSPO PET uptake. Further replication of this analysis on the CSF proteomic data of these participants will support the potential significance of these proteins as valuable indicators of neuroinflammation in AD pathology.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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