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Enregistrement W7117102942 · doi:10.1002/alz70855_102998

Impact of Microbiome‐Immune Interplay on Cognitive Impairment: An Investigation from the MiaGB Cohort

2025· article· en· W7117102942 sur OpenAlexaboutno aff
Santosh Kumar Prajapati, Rohit Shukla, Vivek Kumar, Dhananjay Yadav, Lalitha Lekkala, Charles Szekeres, Yonggang Ma, Shalini Jain, Hariom Yadav

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGut microbiota and health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionCohortImmune systemFunction (biology)GeneSocial cognitive theoryExpression (computer science)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) pathogenesis has been linked to the microbiota-immune-brain axis; however, the relationship between gut microbiota, immune activity, and cognitive impairment remains unclear. Thus, this study examines the connection between intestinal microbial composition, immune cell phenotype, and cognitive function in older adults. METHOD: Data and biological samples were obtained from participants aged ≥60 years (Control, n = 30; mild cognitive impairment (MCI), n = 30) from the MiaGB (Microbiome in Aging Gut and Brain) consortium, a multi-site, clinical study. Cognitive function was assessed using Montreal Cognitive Assessment (MoCA) scores, immunophenotyping through flow cytometry, stool microbiome analysis using whole-genome metagenomics, and bulk transcriptomics analysis was carried out. RESULTS: The abundance of immune cells such as granulocytes, lymphocytes, T-cells, and NK cells was significantly decreased in MCI group. Interestingly, the levels of CD4+ were reduced while CD8+ cells increased in MCI participants compared to controls. Microbial profiling revealed distinct bacterial signatures, with MCI participants showing higher relative abundances of Eubacterium hallii, Parabacteroides distasonis, Eggerthella_sp_CAG_298, Dorea formicigenerans and Alistipes finegldii. Differential expression analysis of transcriptomics data identified 1632 upregulated and 240 downregulated genes. Gene ontology and pathway analysis revealed that upregulated genes are involved in several immune functions such as response to stimulus, adaptive immune response, lymphocyte, and T cell activation, while downregulated genes are linked to nervous system functions and signaling processes such as neuron projection. Transcriptomics analysis further highlighted that several downregulated genes are involved in the key pathways that participate in the neural functions. CONCLUSION: These distinct bacteria, immune cells, and gene expression profiles suggest that alterations in immune cell populations, gene expression, and gut microbiota are associated with cognitive function in aging, highlighting potential interactions between the microbiota-immune-brain axis and cognitive impairment.

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)0,001
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,292 · 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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