Brain microglia activation and peripheral adaptive immunity in Parkinson’s disease: a multimodal PET study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Abnormal activation of immune system is an important pathogenesis of Parkinson’s disease, but the relationship between peripheral inflammation, central microglia activation and dopaminergic degeneration remains unclear. Objectives To evaluate the brain regional microglia activation and its relationship with clinical severity, dopaminergic presynaptic function, and peripheral inflammatory biomarkers related to adaptive immunity. Methods In this case–control study, we recruited 23 healthy participants and 24 participants with early-stage Parkinson’s disease. 18F-PBR06 PET/MR for microglia activation, 18F-FP-DTBZ for dopaminergic denervation, total account of T cells and subpopulations of T helper (Th1/Th2/Th17) cells, and the levels of serum inflammatory cytokines were assessed. Sanger sequencing was used to exclude the mix-affinity binders of 18F-PBR06-PET. Results Compared to healthy controls, patients with Parkinson’s disease had an increased 18F-PBR06-PET standardized uptake value ratio (SUVR) in the putamen, particularly in the ipsilateral side of the motor onset. 18F-PBR06-PET SUVR was positively associated with 18F-FP-DTBZ-PET SUVR in the brainstem and not associated with disease severity measured by Hoehn and Yahr stage, MDS-UPDRS III scores. Patients with Parkinson’s disease had elevated frequencies of Th1 cells and serum levels of IL10 and IL17A as compared to healthy controls. No significant association between peripheral inflammation markers and microglia activation in the brain of PD was observed. Conclusion Parkinson’s disease is associated with early putaminal microglial activation and peripheral phenotypic Th1 bias. Peripheral adaptive immunity might be involved in microglia activation in the process of neurodegeneration in PD indirectly, which may be a potential biomarker for the early detection and the target for immunomodulating therapy.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».