Distinct inflammatory profiles in young‐onset versus late‐onset Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neuroinflammation, a key player in Alzheimer's disease (AD) pathogenesis, may be differentially involved in young-onset (YOAD) compared to late-onset (LOAD) AD. METHODS: Using proximity extension assay technology, we examined 737 inflammatory markers in the CSF of 26 healthy controls (63.9 ± 8.7; 12♀), 57 patients with YOAD (60.8 ± 4.9 y/o; 40♀), and 33 with LOAD (76.6 ± 4.5 y/o; 18♀). We also assessed biomarkers of AD pathology (Aβ42, p-tau181, t-tau) and neurodegeneration (neurofilament light-chain [NfL]). RESULTS: Compared to controls, SCRN1 and MMP10 were increased in LOAD and YOAD, but 16 markers showed YOAD-specific increases. Forty-six markers were significantly associated with NfL. P-tau181 and t-tau mediated the association between inflammatory markers and NfL in YOAD. In LOAD we could not identify a direct or indirect relationship between neuroinflammation and neurodegeneration. DISCUSSION: Using a proteomics approach, we observed an exacerbation of neuroinflammatory changes and a differential contribution of neuroinflammation to AD pathology and neurodegeneration in YOAD compared to LOAD. HIGHLIGHTS: Olink's Proximity Extension Assay was used to compare the inflammatory profile of 26 healthy controls and 90 Alzheimer's disease (AD) patients. AD patients were further stratified into young-onset (YOAD, n = 57) and late-onset (LOAD, n = 33) AD. Cerebrospinal fluid (CSF) levels of MMP10 and SCRN1 were increased in both YOAD and LOAD, but 16 proteins were only increased in YOAD. Tau mediated the association between inflammatory markers and neurodegeneration in YOAD. Neuroinflammation may be differentially involved in the pathogenesis of YOAD compared to LOAD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».