Relationships between neuropsychiatric symptoms, subtypes of astrocyte activities, and brain pathologies in Alzheimer's disease and Parkinson's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD) and Parkinson's disease (PD) are neurodegenerative diseases (NDs). This study examined astrocytic contributions to neuropsychiatric symptoms (NPS), focusing on astrocytic protein activity and its relationship with NPS severity, accounting for clinical and pathological features of NDs. METHODS: Cerebrospinal astrocytic proteins (glial fibrillary acidic protein [GFAP], chitinase-3-like protein 1 [YKL-40], and aquaporin-4 [AQP4]) from Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) (AD) and Parkinson's Progression Markers Initiative (PPMI) (PD) were analyzed using K-means clustering. Six NPS domains, ND-specific pathologies (amyloid-beta/Aβ for AD, alpha-synuclein/αSyn for PD), and nonspecific pathology (phosphorylated tau/ptau) were assessed. RESULTS: In both samples, three astrocytic clusters were identified, and the "highYKL|lowOthers" cluster (high YKL-40, low GFAP/AQP4) consistently showed lower ptau and NPS severity compared to the "highAll" cluster (high GFAP, YKL-40, AQP4). In PPMI, the "highYKL|lowOthers" cluster also attenuated the relationship between αSyn and NPS compared to the "highAll" cluster. DISCUSSION: Astrocytic activity relates to NPS, highlighting astrocytic proteins as potential therapeutic targets for NPS in NDs. HIGHLIGHTS: Astrocytic protein clusters were linked to NPS severity in AD and PD cohorts. The "highYKL|lowOthers" cluster showed lower ptau and NPS severity than "allhigh" cluster in AD and PD cohorts. Astrocytic proteins may serve as therapeutic targets for managing NPS in NDs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».