MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4411519614 · doi:10.1007/s11357-025-01746-y

The future of biomarkers for vascular contributions to cognitive impairment and dementia (VCID): proceedings of the 2025 annual workshop of the Albert research institute for white matter and cognition

2025· article· en· W4411519614 sur OpenAlexaff
Matthew J. Lennon, Nikolaos Karvelas, Aravind Ganesh, Shawn N. Whitehead, Farzaneh A. Sorond, Violeta Durán Laforet, Elizabeth Head, Konstantinos Arfanakis, Vijaya B. Kolachalama, Xiao Liu, Hanzhang Lu, Joel Ramirez, Keenan A. Walker, Erica M. Weekman, Cheryl L. Wellington, Charisse N. Winston, Frank C. Barone, Roderick A. Corriveau

Notice bibliographique

RevueGeroScience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebrovascular and genetic disorders
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreWestern UniversityUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeUniversity of New South Wales
Mots-clésCADASILCerebral amyloid angiopathyDementiaLeukoencephalopathyCognitive declineNeuroscienceWhite matterBiomarkerVascular dementiaDiseaseCognitionMedicinePathologyNeuroimagingHyperintensityPsychologyMagnetic resonance imagingBioinformaticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Advances in biomarkers and pathophysiology of vascular contributions to cognitive impairment and dementia (VCID) are expected to bring greater mechanistic insights, more targeted treatments, and potentially disease-modifying therapies. The 2025 Annual Workshop of the Albert Research Institute for White Matter and Cognition, sponsored by the Leo and Anne Albert Charitable Trust since 2015, focused on novel biomarkers for VCID. The meeting highlighted the complexity of dementia, emphasizing that the majority of cases involve multiple brain pathologies, with vascular pathology typically present. Potential novel approaches to diagnosis of disease processes and progression that may result in VCID included measures of microglial senescence and retinal changes, as well as artificial intelligence (AI) integration of multimodal datasets. Proteomic studies identified plasma proteins associated with cerebral autosomal dominant arteriopathy with subcortical infarcts and leukoencephalopathy (CADASIL; a rare genetic disorder affecting brain vessels) and age-related vascular pathology that suggested potential therapeutic targets. Blood-based microglial and brain-derived extracellular vesicles are promising tools for early detection of brain inflammation and other changes that have been associated with cognitive decline. Imaging measures of blood perfusion, oxygen extraction, and cerebrospinal fluid (CSF) flow were discussed as potential VCID biomarkers, in part because of correlations with classic pathological Alzheimer's disease (AD) biomarkers. MRI-visible perivascular spaces, which may be a novel imaging biomarker of sleep-driven glymphatic waste clearance dysfunction, are associated with vascular risk factors, lower cognitive function, and various brain pathologies including Alzheimer's, Parkinson's and cerebral amyloid angiopathy (CAA). People with Down syndrome are at high risk for dementia. Individuals with Down syndrome who develop dementia almost universally experience mixed brain pathologies, with AD pathology and cerebrovascular pathology being the most common. This follows the pattern in the general population where mixed pathologies are also predominant in the brains of people clinically diagnosed with dementia, including AD dementia. Intimate partner violence-related brain injury, hypertension's impact on dementia risk, and the promise of remote ischemic conditioning for treating VCID were additional themes.

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)0,001
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 enseignants0,347
Score d'incertitude au seuil0,310

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,314 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueGeroScienceMême sujetCerebrovascular and genetic disordersTravaux en français237 207