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Enregistrement W7117258740 · doi:10.1002/alz70858_098789

YKL‐40 as a Biomarker of Inflammation in Chronic Insomnia: A Potential Pathway to Alzheimer's Disease

2025· article· en· W7117258740 sur OpenAlexaff
Rayan Daoudi, Marie‐Josée Quinn, Julie Otis, Caroline d'Aragon, Alex Désautels, Mélanie Vendette, Erlan Sanchez, Julie Carrier, Nadia Gosselin, REBECCA ROBILLARD, Beatriz Helena Domingos Oliveira, Nicole Lazarovici, Andrée‐Ann Baril

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversity of OttawaUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseComorbidityInflammationBiomarkerInsomniaVulnerability (computing)Mental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Some sleep disturbances and disorders have been suggested as pro-inflammatory conditions acting as risk factors for Alzheimer's disease (AD). YKL-40, a protein secreted by astrocytes and microglia during neuroinflammation has been documented as a promising biomarker for neuroinflammatory processes and AD risk, and may be elevated in the context of sleep disorders, but this hasn't yet been investigated. This study aimed to characterize the relationship between sleep-defined as insomnia, its severity, and various sleep disturbances-and plasma levels of YKL-40, while also exploring the influence of potential confounders. These findings could provide insight into how sleep may act as modifiable risk factors for AD. MATERIALS AND METHODS: The study included 40 participants with clinically diagnosed insomnia (61.18 ± 8.32 years, 25W) and 34 controls (64.44 ± 5.86 years, 12W). Plasma YKL-40 concentrations were measured by ELISA. Sleep metrics were obtained through full-night polysomnographic recordings. ANCOVAs were conducted to compare YKL-40 concentrations between groups (1) insomnia vs. controls (2) non-severe insomnia vs. severe insomnia. Secondly, linear regressions were used to analyze the relationship between Insomnia Severity Index (ISI) scores and sleep characteristics with YKL-40 levels. RESULTS AND DISCUSSION: In the full sample (n = 74), no association was found between insomnia severity, insomnia status, nor any objective sleep characteristics and YKL-40 concentration. Among the participants diagnosed with insomnia, those with severe insomnia (ISI≥22, n = 12) exhibited higher YKL-40 levels compared to participants with non-severe insomnia (ISI<22, n = 28), and higher ISI scores were associated with higher YKL-40 levels. These findings remained significant after adjusting for age, sex, evidence of other sleep disorders, proinflammatory conditions and behaviors and medication usage. However, they were no longer significant when adjusting for mental health symptoms measured with the Beck Depression Inventory and Beck Anxiety Inventory. CONCLUSION: Our findings suggest that insomnia severity in individuals diagnosed with insomnia is linked to elevated YKL-40 concentrations, independently of multiple confounders. However, the comorbidity between insomnia and mental disorders may play a key role in the selective vulnerability to AD. Future studies should evaluate the interaction of insomnia severity and mental health symptomatology when predicting AD risk and related processes.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,292
Écart entre enseignants0,278 · 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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