Diagnostic potential of serum biomarkers including HMGB1 and Klotho in cognitive impairment among type 2 diabetes mellitus patients: a case–control study
Notice bibliographique
Résumé
Type 2 Diabetes Mellitus (T2DM) is a rapidly growing global health burden. Beyond vascular and metabolic complications, it is increasingly recognized as a major contributor to cognitive impairment and dementia. Cognitive dysfunction in T2DM often goes undetected until advanced stages, limiting effective intervention. Early detection strategies are therefore urgently needed. This study investigated the diagnostic potential of neuroinflammatory, metabolic/insulin signaling, and neuroprotective biomarkers in identifying cognitive impairment among T2DM patients. In a tertiary care hospital, 200 participants were enrolled in a case–control study (100 participants in each group). Cognitive performance was assessed by the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). The concentrations of HMGB1, IL-1β, TLR4, IL-6, ADAM-10, mTOR, PI3K, Akt, TNF-α, and Klotho in the serum were measured by ELISA. Analysis of correlation and receiver operating characteristic (ROC) curves were performed. MoCA assessments were lower for patients with T2DM than for controls. Elevated serum concentrations of HMGB1, IL-1β, TLR4, IL-6, ADAM-10, TNF-α, mTOR, and PI3K with lower Akt and Klotho concentrations were observed in the T2DM patients. These biomarkers negatively correlated with MoCA scores (p < 0.001), indicating their potential role in cognitive impairment. ROC analysis identified ADAM-10 (AUC = 0.817), IL-1β (AUC = 0.792), and Klotho (AUC = 0.799) as prominent biomarkers of impairment in cognition. This study demonstrates that dysregulation of neuroinflammatory and metabolic pathways is strongly associated with cognitive decline in T2DM. Given the rising global prevalence of diabetes and dementia, incorporating serum biomarkers such as ADAM-10, IL-1β, and Klotho into clinical screening may enable earlier identification, risk stratification, and timely intervention in diabetes-associated cognitive impairment.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».