Higher angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2) levels in the brain of individuals with Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cognitive decline due to Alzheimer’s disease (AD) is frequent in the geriatric population, which has been disproportionately affected by the COVID-19 pandemic. In this study, we investigated the levels of angiotensin-converting enzyme 2 (ACE2), a regulator of the renin-angiotensin system and the main entry receptor of SARS-CoV-2 in host cells, in postmortem parietal cortex samples from two independent AD cohorts, totalling 142 persons. Higher concentrations of ACE2 protein (p < 0.01) and mRNA (p < 0.01) were found in individuals with a neuropathological diagnosis of AD compared to age-matched healthy control subjects. Brain levels of soluble ACE2 were inversely associated with cognitive scores (p = 0.02) and markers of pericytes (PDGFRβ, p = 0.02 and ANPEP, p = 0.007), but positively correlated with concentrations of soluble amyloid-β peptides (Aβ) (p = 0.01) and insoluble phospho-tau (S396/404, p = 0.002). However, no significant differences in ACE2 were observed in the 3xTg-AD mouse model of tau and Aβ neuropathology. Results from immunofluorescence and Western blots showed that ACE2 protein is predominantly localized in microvessels in the mouse brain whereas it is more frequently found in neurons in the human brain. The present data suggest that higher levels of soluble ACE2 in the human brain may contribute to AD, but their role in CNS infection by SARS-CoV-2 remains unclear.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,369 | 0,045 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».