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Enregistrement W4406209875 · doi:10.1002/alz.092899

Single nucleotide polimorphisms of the main glutamate transporter in the brain are associated with lower regional brain glucose metabolism in cognitively impaired individuals

2024· article· en· W4406209875 sur OpenAlexaff
Christian Limberger, Luiza Santos Machado, Marco Antônio De Bastiani, Thomas Hugentobler Schlickmann, Giovanna Carello‐Collar, Guilherme Povala, Tharick A. Pascoal, Eduardo R. Zimmer

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAmino Acid Enzymes and Metabolism
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTransporterGlutamate receptorMetabolismSingle-nucleotide polymorphismNucleotideExcitatory amino-acid transporterCarbohydrate metabolismEndocrinologyNeuroscienceInternal medicineMedicinePsychologyGeneticsBiologyGeneGenotype

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Astrocytes play a main role in brain energy metabolism, primarily through the metabolic cooperation with neurons. The use of [18F]fluorodeoxyglucose(FDG)‐PET has become a valuable indicator of neurodegeneration in Alzheimer's disease (AD), revealing a brain hypometabolic signature, but it is sensitive to changes in astrocyte metabolism. It is postulated that the activation of the excitatory amino acid transporter 2 (EAAT2) is the main trigger of FDG‐PET uptake in astrocytes. However, the potential relationship between single nucleotide polymorphisms (SNPs) in the gene that encodes for EAAT2 (SLC1A2) and the AD hypometabolic signature remains unknown. Here, we investigated whether SNPs in SLC1A2 affect brain glucose metabolism in cognitively impaired (CI) individuals. Method We assessed 331 CI individuals from the ADNI cohort with available [18F]FDG‐PET imaging data, CSF Aβ1‐42 and p‐tau181 measures, and genotyping data of SLC1A2 (Table 1). After the genetic data processing, 100 SNPs from the SLC1A2 gene were identified. In this study, we focused on the 10 SNPs more associated with [18F]FDG SUVR in an exploratory ROI‐wise analysis. Then, we performed voxel‐wise correlation analysis with RMINC, testing the association between the SLC1A2 SNP carriership and [18F]FDG‐PET, adjusting for age, sex, APOE4 status, and CSF Aβ42 and p‐tau181 levels (corrected p‐value < 0.05). Result Our findings revealed a negative association between four SLC1A2 SNPs and [18F]FDG‐PET in specific brain regions. This indicates that SLC1A2 SNP carriership is associated with lower regional glucose metabolism. Notably, rs57339940 carriers presented a significant cluster in the cingulate region (tmax = 3.04, p < 0.01, Figure 1A). Carriers of rs11033098 and rs11033099 exhibited bilateral clusters in areas of the lingual gyrus (tmax = 2.4806 and tmax = 2.8736, respectively, p < 0.01, Figure 1B‐C). Additionally, individuals with rs10768132 showed a substantial bilateral impact on the posterior areas of the cuneus (tmax = 2.9821, p < 0.01, Figure 1D). Conclusion These preliminary results show that SLC1A2 SNP carriership had a significant influence on regional glucose hypometabolism, specifically in areas comprising the occipital lobe and the cingulate region. Metabolic alterations may influence the susceptibility of those regions to accumulate amyloid in later stages of 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 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,218 · 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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