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Enregistrement W4407577249 · doi:10.1093/braincomms/fcaf068

Neuronal and glial dysfunction, white matter hyperintensities and cognition in ageing and Alzheimer’s disease

2024· article· en· W4407577249 sur OpenAlexfundno aff
Ann J. Lee, Erica Howard, Nicole Saltiel, Jasmeet P. Hayes, Scott M. Hayes

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJanssen Alzheimer Immunotherapy Research And DevelopmentNational Institute on AgingNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchGenentechNational Institutes of HealthTakeda Pharmaceutical CompanyIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationEisai CanadaDoD Alzheimer's Disease Neuroimaging InitiativePfizerBiogenBioClinicaAbbVie CanadaUniversity of Southern CaliforniaNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbF. Hoffmann-La RocheAlzheimer's Drug Discovery FoundationMerckFujirebio EuropeBristol-Myers Squibb CanadaAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of HealthGE HealthcareAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale Diagnostics
Mots-clésHyperintensityNeuroscienceWhite matterCognitionDiseaseAlzheimer's diseaseBrain agingMedicinePsychologyPathologyMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This cross-sectional study examined associations between multiple fluid biomarkers of neuronal and glial dysfunction (plasma neurofilament light chain, CSF growth-associated protein 43 and CSF soluble triggering receptor expressed on myeloid cells 2), total white matter hyperintensity volume and episodic memory and executive function performance in the context of Alzheimer’s disease biomarker status. A total of 563 participants (mean age = 71.9 years, standard deviation = 7.2) from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative were classified by the amyloid-β/tau/neurodegeneration framework into no Alzheimer’s disease pathology (n = 176), suspected non-Alzheimer’s disease pathophysiology (n = 87) or Alzheimer’s disease continuum (n = 300) groups. Participants completed baseline neuropsychological assessment, plasma/CSF biomarker collection and MRI. Analyses explored the relative contributions of biomarkers to episodic memory and executive function performance and whether relationships varied by amyloid-β/tau/neurodegeneration group status. Across all participants, neurofilament light chain (β^= −0.14, P < 0.001) and growth-associated protein 43 (β^= −0.13, P < 0.001) were the strongest biomarkers associated with episodic memory performance, such that greater levels were associated with worse episodic memory. There was a group by growth-associated protein 43 interaction with episodic memory: greater growth-associated protein 43 was associated with lower episodic memory performance in participants classified as Alzheimer’s disease continuum relative to the no Alzheimer’s disease pathology group (β^= −0.26, P < 0.001). No robust associations between biomarkers and executive function performance or between soluble triggering receptor expressed on myeloid cells 2, white matter hyperintensity volume and cognition were observed. Biomarkers of neuro-axonal injury and synaptic dysfunction may independently contribute to episodic memory performance across participants with differing amyloid-β/tau/neurodegeneration profiles. Growth-associated protein 43 may predict worse episodic memory performance in participants with greater Alzheimer’s disease pathology. These biomarkers of neuronal dysfunction may serve as domain-specific cognitive correlates in the context of Alzheimer’s disease biomarker status.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,274

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,286 · 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'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

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