A genetics‐based biomarker risk algorithm for predicting risk of Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A straightforward, reproducible blood-based test that predicts age dependent risk of Alzheimer's disease (AD) could be used as an enrichment tool for clinical development of therapies. This study evaluated the prognostic performance of a genetics-based biomarker risk algorithm (GBRA) established on a combination of Apolipoprotein E (APOE)/Translocase of outer mitochondrial membrane 40 homolog (TOMM40) genotypes and age, then compare it to cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers, neuroimaging and neurocognitive tests using data from two independent AD cohorts. METHODS: The GBRA was developed using data from the prospective Bryan-ADRC study (n=407; 86 conversion events (mild cognitive impairment (MCI) or late onset Alzheimer's disease (LOAD)). The performance of the algorithm was tested using data from the ADNI study (n=660; 457 individuals categorized as MCI or LOAD). RESULTS: The positive predictive values (PPV) and negative predictive values (NPV) of the GBRA are in the range of 70-80%. The relatively high odds ratio (approximately 3-5) and significant net reclassification index (NRI) scores comparing the GBRA to a version based on APOE and age alone support the value of the GBRA in risk prediction for MCI due to LOAD. Performance of the GBRA compares favorably with CSF and imaging (fMRI) biomarkers. In addition, the GBRA "high" and "low" AD-risk categorizations correlated well with pathological CSF biomarker levels, PET amyloid burden and neurocognitive scores. CONCLUSIONS: Unlike dynamic markers (i.e., imaging, protein or lipid markers) that may be influenced by factors unrelated to disease, genomic DNA is easily collected, stable, and the technical methods for measurement are robust, inexpensive, and widely available. The performance characteristics of the GBRA support its use as a pharmacogenetic enrichment tool for LOAD delay of onset clinical trials, and merits further evaluation for its clinical utility in evaluating therapeutic efficacy.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».