Biomarkers for Alzheimer's disease are upregulated in patients with diabetic retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
Background Diabetes has been linked to increased prevalence of dementia, but the link between diabetic retinopathy (DR) and Alzheimer's disease (AD) remains unclear. Objective This study aimed to evaluate potential associations between DR and AD-related protein biomarkers in plasma and ocular fluid. Methods A prospective, cross-sectional study collected human blood, vitreous, aqueous, and tear samples and measured amyloid-β (Aβ 40 , Aβ 42 ), total-tau (t-tau), phosphorylated-tau (ptau181), glial fibrillary acidic protein (GFAP), and neurofilament light chain (NfL) by digital immunoassays. Results The study included 79 eyes (79 patients) [41 females (59.4%); mean (SD) age 57.1 (12.2) years] of which DR was present in 44 (55.7%). All six biomarkers were significantly higher in plasma in participants with DR compared to those without DR [Aβ 40 p = 0.002, Aβ 42 p = 0.002, t-tau = 0.013, ptau181 p = 0.005, GFAP p = 0.010, and NfL p < 0.001]. Within vitreous, DR participants had significantly elevated t-tau (p = 0.002), ptau181 (p = 0.049), and NfL (p = 0.006); and within aqueous, higher NfL (p = < 0.001). Neuropsychological testing scores were lower in participants with DR than those without but did not reach statistical significance (Montreal-Cognitive-Assessment: p = 0.070; Mini-Mental-State-Exam: p = 0.057). Conclusions This study showed significant increases of AD associated protein biomarkers in plasma, vitreous, and aqueous in patients with DR. These results support a potential biological link between DR and AD pathology and suggest that DR, which tends to occur in younger individuals, may be a predictive factor for 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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».