Blood-brain barrier biomarkers modulate the associations of peripheral immunity with Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
The association between peripheral immunity and Alzheimer's disease (AD) has been increasingly recognized, but the underlying mechanisms are still unclear. We used multiple linear regression models to explore the association between peripheral immune biomarkers / blood-brain barrier (BBB)-related biomarkers and AD biomarkers. And we used causal mediation analysis with 10,000 bootstrapped iterations to investigate the functions of BBB-related biomarkers in mediating the associations between peripheral immune biomarkers and AD pathology, cerebral atrophy degree, as well as cognitive function. A total of 543 participants (38.7% female, mean age of 74.8 years) from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) were involved. Neutrophils percent (NEU%), lymphocytes percent (LYM%), neutrophils / lymphocytes (NLR), and chemotactic factor-3 (CCL26) were significantly associated with cerebrospinal fluid (CSF) β-amyloid-42 (Aβ-42), phosphorylated-tau (P-tau), total tau (T-tau)/Aβ-42 and P-tau/Aβ-42, the associations of NEU% with AD pathology were mediated by CCL26 (proportion: 18-24%; p < 0.05). NEU%, LYM%, NLR, CCL26, CD40 and matrix metalloproteinase-10 (MMP10) were significantly associated with whole brain, hippocampal volume, middle temporal lobe (MTL) volume, and entorhinal cortex (EC) thickness, the associations of peripheral immune biomarkers with cerebral atrophy degree were mediated by BBB-related biomarkers (proportion: 7-17%; p < 0.05). NEU%, LYM%, NLR, CCL26, CD40 and MMP10 were significantly associated with global cognition, executive function, memory function, immediate recall, and delayed recall, the associations of peripheral immune biomarkers with cognitive function were mediated by BBB-related biomarkers (proportion: 9-24%; p < 0.05). This study suggests that peripheral immunity may influence AD through influencing BBB function, providing a more robust and comprehensive evidence chain for the potential role of inflammation in AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».