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Enregistrement W7132959009

Evaluating The Contributions of Focal Subclinical Ischemia to Alzheimer’s Disease Pathogenesis

2023· dissertation· W7132959009 sur OpenAlexafffund
Mingzhe Liu

Notice bibliographique

RevueTSpace · 2023
Typedissertation
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésSubclinical infectionPathogenesisIschemiaStroke (engine)CovertDiseaseMicrogliaCognitive decline
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer’s disease (AD) is the most common form of dementia. The amyloid hypothesis of AD proposes that pathogenic expression of amyloid precursor protein (APP) leads to amyloid plaque, and hyperphosphorylated tau, resulting in neuronal death. Patients living with AD experience a progressive loss of memory and cognition, with deficits in activities of daily living. AD is also a disease of aging and has been shown to be strongly associated with many age-related comorbidities. One major group of comorbidities are vascular risk factors and diseases of the vasculature, which include stroke. In addition, covert stroke or subclinical focal ischemia, accounts for the majority of these stroke cases. However, as covert strokes fail to present with any clinical symptoms and are often only detectable through imaging, it is difficult to accurately assess the interactions between covert stroke and AD. Adding to this complication, AD can occur 10-15 years prior to clinical diagnosis. In this thesis, I modelled and examined the effects of focal subclinical ischemia on the early stages of AD pathogenesis using two different preclinical models of AD. In my first two aims, I assessed the effects of focal subclinical ischemia on AD pathogenesis in an independent manner, where the covert strokes occur prior to the expression of APP. When focal subclinical ischemia occurs prior to AD onset, focal subclinical ischemia accelerated the peri-lesional amyloid pathology and enhanced the activation of microglia but not astrocytes. However, focal subclinical ischemia did not worsen the cognitive deficits after APP expression. As AD has a long preclinical phase, in my 3rd aim, I also examined the effects of focal subclinical ischemia on AD pathogenesis concurrent to early AD. In contrast to the first two aims, focal subclinical ischemia did not result in a peri-lesional increase in amyloid plaque load. However, there was a change in the distribution of cerebral amyloid angiopathy in the peri-lesional region. Although we found a localized change in white matter as a result of focal subclinical ischemia, the behavioural deficits were ultimately driven by APP expression. Overall, focal subclinical ischemia resulted in differential localized effects in the AD brain.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,151
Tête enseignante GPT0,520
Écart entre enseignants0,369 · 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
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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