Cerebrospinal fluid irisin and its correlation to Alzheimer's disease biomarkers in a Brazilian dementia cohort
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Physical exercise (PE) is pointed as a potential nonpharmacological preventative and interventional strategy to slow down the decline of cognition, both in clinically healthy individuals and patients with Alzheimer's disease (AD). Irisin, produced by skeletal muscle during PE has shown to play a role in the nervous system, and it is speculated that it may have a neuroprotective role. Methods Using a well‐established Brazilian cohort, we selected samples from 25 cognitively unimpaired and 27 cognitively impaired older adults (aged 55+) ‐ diagnosed with amnestic mild cognitive impairment (aMCI) or Alzheimer's disease. In addition to clinical diagnosis, amyloid status was used to stratify participants, using CSF biomarker cutoffs established for the cohort. Using the Single Molecule Array (SIMOA) platform, NfL, GFAP, IL‐6 were measured in plasma and pTau181 and pTau217 in CSF. Statistical analysis was performed using GraphPad Prism 9 and Rstudio. Results A significant correlation was observed between CSF irisin, pTau181 and pTau217 levels in control individuals, with those with the highest levels of pTau also having the highest irisin. Intriguingly, this effect was not present in the cognitively impaired group. In our cohort, correlation data between CSF irisin and inflammatory plasma biomarkers did not show significance, except for IL‐6 in the aMCI group and NfL in the AD group. Conclusion In conclusion, our results may suggest that high levels of irisin could protect participants with abnormal CSF pTau from cognitive impairment. These data point to irisin as a potential resilience biomarker in amyloid positive older individuals.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».