Association of later‐life emergent affective dysregulation with neuroinflammatory biomarkers in dementia‐free older adults
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Neuroinflammation has emerged as a significant factor in the pathogenesis of dementia. Elevated levels of proinflammatory and anti‐inflammatory cytokines such as interleukin‐6 (IL6), interleukin‐10 (IL10), and tumor necrosis factor‐alpha (TNFα) have been observed in the cerebrospinal fluid and plasma of patients with Alzheimer’s disease, associating with cognitive decline and dementia. Here, we explored the cross‐sectional association between plasma inflammatory biomarkers and the affective dysregulation domain of Mild Behavioral Impairment (MBI), a validated neurobehavioral syndrome capturing later‐life emergent and persistent neuropsychiatric symptoms (NPS). Method Data from dementia‐free older adults were acquired from the Health and Aging Brain Study: Health Disparities (HABS‐HD). MBI‐affective dysregulation (MBI‐affect) was operationalized based on a diagnosis of depression and/or anxiety within 5 years of baseline. Comparator groups included participants with no previous diagnosis of depression or anxiety (No‐affect) and those with a diagnosis >5 years prior to baseline (Non‐MBI‐affect). Plasma concentrations of inflammatory biomarkers IL5, IL6, IL10, and TNFα were obtained using single molecule array (SiMOA) technology. Linear regressions modeled the cross‐sectional association between NPS group (predictor) and inflammatory biomarker level (outcome), adjusted for age, sex, education, race, and cognitive diagnosis (normal cognition or mild cognitive impairment (MCI)). Result The sample comprised 74 MBI‐affect (age = 62.4±7.5; 81.1% female; 23.0% MCI), 143 Non‐MBI‐affect (age = 64.3±7.1; 76.2% female; 21.0% MCI), and 396 No‐affect participants (age = 66.7±8.9; 51.8% female; 13.6% MCI). Those with MBI‐affect had significantly higher baseline levels of plasma IL6 (b = 3.10, 95%CI:1.01‐5.19, p = 0.004) and TNFα (b = 1.66, 95%CI:0.43‐2.89, p = 0.008) compared to No‐affect, after multivariable adjustment. Biomarker levels in Non‐MBI‐affect did not differ significantly from the No‐affect group. For IL5, while MBI‐affect participants did not significantly differ from No‐affect (b = 0.03, 95%CI:‐0.002‐0.07, p = 0.06), the magnitude and direction of the effect were similar to the other biomarkers (Table 1). Conclusion Compared to No‐affect, MBI affective dysregulation was associated with higher levels of inflammatory biomarkers IL6 and TNFα, while Non‐MBI‐affect showed no association. The link between MBI affective dysregulation and neuroinflammation further informs our understanding of the biological underpinnings of MBI. These findings add to the evidence base for MBI as a clinically relevant approach to identify high‐risk individuals for cognitive decline and incident dementia.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».