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Enregistrement W7119507731 · doi:10.1002/alz70856_105647

Proteomic profiles in Lewy body pathology and the presence of AD co‐pathology

2025· article· en· W7119507731 sur OpenAlexaff
Irene Cumplido‐Mayoral, Inès Hristovska, Alexa Pichet Binette, Atul Kumar, Shorena Janelidze, Erik Stomrud, Sebastian Palmqvist, Rik Ossenkoppele, Jacob W. Vogel, Niklas Mattsson‐Carlgren, Oskar H. Hansson

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésParkinsonismLewy bodyDiseaseDementia with Lewy bodiesDementiaCellular pathologyCognitive declineBiomarker

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Lewy body diseases (LBD), including Parkinson's disease (PD) and dementia with Lewy bodies (DLB), are neurodegenerative disorders that often overlap with Alzheimer's disease (AD), complicating diagnosis and patient management. The role of α‐synuclein aggregation in LBD and its interplay with AD pathology remains unclear. Biomarkers like DOPA decarboxylase (DDC) have shown promise in differentiating healthy controls, PD, and AD. However, molecular mechanisms underlying disease heterogeneity in LBD require further investigation. Here we examine proteomic differences associated with α‐synuclein pathology and its clinical manifestations, including cognitive decline and parkinsonism symptoms. Method We analyzed 1,388 proteins from CSF Olink of 915 participants from the Swedish BioFINDER‐2 cohort, incorporating CSF α‐synuclein seeding amplification assays (SAA) and AD pathology biomarkers ( p ‐tau181/Aβ42). Participants were classified as cognitively unimpaired or impaired (MCI/dementia) and by the presence of parkinsonism. Associations between CSF proteins and SAA pathology, cognitive status, and parkinsonism were assessed using a single linear regression model, adjusting for age, sex, and mean protein levels. Differentially abundant proteins (DAP) across the three conditions (pFDR<0.05) were further evaluated after adjusting for AD pathology. Functional and cell‐type enrichment analyses were performed upregulated and downregulated DAPs separately across conditions. We then identified proteins included in the resulting biological and cellular processes to assess in which conditions they were abundant. Result Among 287 SAA+ participants, 110 had parkinsonism symptoms, 198 had cognitive impairment, and 51 were clinically unimpaired (Table 1). We identified 129 DAPs across all conditions: 82 remaining significant after adjusting for AD pathology (Figure 1). Most DAPs were linked to cognitive status, with minimal overlap across conditions (Figure 1B). Downregulated proteins were enriched in synaptic processes, particularly neuronal signaling, cell junction assembly, and axonogenesis (Figure 2). Notably, DDC was consistently upregulated across all conditions, and neuropeptide Y (NPY), involved in stress responses, was consistently downregulated. Conclusion We identified specific molecular processes in LBD and their interplay with cognitive and motor symptoms, independently of AD pathology. These suggest disruptions in synaptic and cellular regulation. Furthermore, neuropeptides such as NPY may play a neuroprotective role in LBD. These findings contribute to understanding LBD pathophysiology and identifying potential therapeutic targets.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,274 · 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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