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Enregistrement W7116955459 · doi:10.1002/alz70861_108232

Plasma NfL and Cognitive Functioning in Older Adults: The Moderating Role of HDL Cholesterol

2025· article· en· W7116955459 sur OpenAlexaboutno aff
Ramkrishna Kumar Singh, Semere Bekena, Yu Zhu, Carlos C Cruchaga, Steven E Arnold, Beau M. Ances, Ganesh M. Babulal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionProfiling (computer programming)Cognitive skillCholesterolAssociation (psychology)Effects of sleep deprivation on cognitive performanceCognitive declineCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Plasma neurofilament light chain (NfL), a biomarker of neuroaxonal damage, is associated with cognitive decline and neurodegeneration. High-density lipoprotein (HDL) cholesterol, known for its anti-inflammatory and antioxidative properties, has been linked to cognitive performance in aging populations. However, the relationship between HDL and neurodegeneration remains unclear. This study examines how HDL influences the relationship between plasma NfL and cognitive performance across mid to late adulthood, using data from individuals aged 36 years and older. METHOD: This cross-sectional study analyzed baseline data from 418 participants of the Aging Adult Brain Connectome (AABC) study (mean age=66.5 years, 55.4% female). Plasma NfL was measured using the Simoa platform, and HDL cholesterol via enzymatic colorimetric assays. Cognitive performance was assessed with the Montreal Cognitive Assessment (MoCA) and Preclinical Alzheimer's Cognitive Composite (PACC). Generalized linear models assessed the interaction between NfL and HDL on cognitive outcomes, adjusting for age, sex, race, and education. Sensitivity analyses included APOE ε4 genotype, body mass index, total cholesterol, LDL, and triglycerides. RESULT: The interaction between NfL and HDL was statistically significant across both cognitive outcomes (Table 1). Higher HDL levels consistently moderate the negative association between NfL and cognitive performance. For individuals with elevated HDL (≥60 mg/dL), increasing NfL concentrations were associated with lower scores on MoCA (β = -0.00019, p =0.006) and PACC (β = -0.00004, p =0.004). These associations were visualized in interaction plots (Figure A & B), which illustrate stronger inverse relationships between NfL and cognitive scores at higher HDL levels. The interaction effects remained robust after adjusting for additional covariates, including APOE ε4 genotype, BMI, total cholesterol, LDL, and triglycerides. CONCLUSION: HDL cholesterol moderates the association between plasma NfL and cognitive performance in older adults. Elevated HDL levels enhance the negative impact of NfL on cognition, challenging the assumption that HDL is uniformly protective in aging. As a modifiable factor, HDL offers a clinically actionable target in efforts to delay cognitive decline. These findings align with the United States Department of Health and Human Services (HHS) priorities on biomarker-based strategies and underscore the value of integrating metabolic and neurodegenerative biomarkers for improved cognitive risk profiling and targeted interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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