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Enregistrement W4410371701 · doi:10.47183/mes.2025-285

Assessment of biomarkers in biological fluids and neuroimaging changes in patients with Alzheimer’s disease and glaucoma

2025· article· en· W4410371701 sur OpenAlexaboutno aff
А Н Боголепова, E V Makhnovich, Е. А. Коваленко, N A Osinovskaya, M. M. Beregov, O. V. Lyang

Notice bibliographique

RevueExtreme Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurological Disorders and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroimagingGlaucomaDiseaseMedicineAlzheimer's diseaseBiological fluidsNeurosciencePathologyOphthalmologyPsychologyPsychiatryChemistryChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction. Alzheimer’s disease (AD) and primary open-angle glaucoma (POAG) are gradually progressive neurodegenerative diseases leading to disability. According to literature data, POAG can be a predictor of AD development. Early diagnosis of these diseases contributes to a timely initiation of treatment and, as a result, a reduction in the disability of patients. Objective. To study biomarkers of early diagnosis in biological fluids and neuroimaging changes based on the results of MR morphometry in patients with AD and POAG and to conduct their comparative analysis. Materials and methods. In total, 90 patients with proven diagnosis of AD (group 1) and POAG (group 2) were examined. The study participants were divided into two groups according to their diagnosis: group 1 — 45 patients (9 (20%) men and 36 (80%) women) with AD; group 2 — 45 people (17 (37.8%) men and 28 (62.2%) women) with POAG. Neuropsychological testing included Mini-mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and a ten-words recall test. The beta-amyloid (Aβ) Aβ42/Aβ40 ratio in the blood and sirtuin Sirt1, 3, 5, and 6 in saliva were assessed by enzyme immunoassay (ELISA). In addition, MR morphometry of the brain was performed. Results. In group 1, cognitive impairments (CI) reaching the degree of dementia were detected; in group 2, pre-demential CI were observed ( p < 0.001). According to the neuropsychological examination, similar changes were noted in both groups, in particular, memory impairment of the hippocampal type. The results of the blood and saliva ELISA with the determination of biomarkers in the groups under comparison did not reveal statistically significant differences. At the same time, the parameters of both volumes and thicknesses according to MR morphometry were lower in group 1 ( p < 0.05), which may reflect neurodegenerative progression. In group 1, a direct correlation was found between a decrease in the saliva level of Sirt3 and a deterioration in direct reproduction (fifth reproduction) according to the ten-words recall test ( R = 0.43; p = 0.003). Correlations between changes in neuropsychological parameters and MR morphometry data, including a decrease in the volume of the entorhinal cortex, were noted in both groups. In groups 1 and 2, a decrease in the Aβ42/Aβ40 ratio in blood plasma was associated with a decrease in the thickness or volume of the entorhinal cortex, which is common for both groups with different CI severity. Taking into account the association with neuropsychological and blood parameters, including in patients with pre-demential CI from the POAG group, the determination of the volume and thickness of the entorhinal cortex can be regarded as a significant early marker of the neurodegenerative process. Conclusions. The established association between the volume and thickness of the entorhinal cortex with neuropsychological and blood parameters, including in patients with pre-demential CI from the POAG group, makes the determination of the volume and thickness of the entorhinal cortex a significant early marker of the neurodegenerative process. A comprehensive assessment of the results obtained by neuropsychological, laboratory, and neuroimaging diagnostic methods, as well as the search for diseases associated with the development of AD, such as POAG, are promising research areas, requiring larger cohort studies.

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,300
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
Publié2025
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