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Enregistrement W2302528231 · doi:10.1093/brain/aww015

Cerebrospinal fluid analysis detects cerebral amyloid-β accumulation earlier than positron emission tomography

2016· article· en· W2302528231 sur OpenAlexfundno aff
Sebastian Palmqvist, Niklas Mattsson, Oskar Hansson

Notice bibliographique

RevueBrain · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute on AgingLunds Universitet
Mots-clésPositron emission tomographyCerebrospinal fluidStandardized uptake valueMedicineNeuroimagingAmyloid (mycology)Alzheimer's diseasePathologyNuclear medicineDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

See Rabinovici (doi: 10.1093/brain/aww025 ) for a scientific commentary on this article. Cerebral accumulation of amyloid-β is thought to be the starting mechanism in Alzheimer’s disease. Amyloid-β can be detected by analysis of cerebrospinal fluid amyloid-β 42 or amyloid positron emission tomography, but it is unknown if any of the methods can identify an abnormal amyloid accumulation prior to the other. Our aim was to determine whether cerebrospinal fluid amyloid-β 42 change before amyloid PET during preclinical stages of Alzheimer’s disease. We included 437 non-demented subjects from the prospective, longitudinal Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) study. All underwent 18 F-florbetapir positron emission tomography and cerebrospinal fluid amyloid-β 42 analysis at baseline and at least one additional positron emission tomography after a mean follow-up of 2.1 years (range 1.1–4.4 years). Group classifications were based on normal and abnormal cerebrospinal fluid and positron emission tomography results at baseline. We found that cases with isolated abnormal cerebrospinal fluid amyloid-β and normal positron emission tomography at baseline accumulated amyloid with a mean rate of 1.2%/year, which was similar to the rate in cases with both abnormal cerebrospinal fluid and positron emission tomography (1.2%/year, P = 0.86). The mean accumulation rate of those with isolated abnormal cerebrospinal fluid was more than three times that of those with both normal cerebrospinal fluid and positron emission tomography (0.35%/year, P = 0.018). The group differences were similar when analysing yearly change in standardized uptake value ratio of florbetapir instead of percentage change. Those with both abnormal cerebrospinal fluid and positron emission tomography deteriorated more in memory and hippocampal volume compared with the other groups ( P < 0.001), indicating that they were closer to Alzheimer’s disease dementia. The results were replicated after adjustments of different factors and when using different cut-offs for amyloid-β abnormality including a positron emission tomography classification based on the florbetapir uptake in regions where the initial amyloid-β accumulation occurs in Alzheimer’s disease. This is the first study to show that individuals who have abnormal cerebrospinal amyloid-β 42 but normal amyloid-β positron emission tomography have an increased cortical amyloid-β accumulation rate similar to those with both abnormal cerebrospinal fluid and positron emission tomography and higher rate than subjects where both modalities are normal. The results indicate that cerebrospinal fluid amyloid-β 42 becomes abnormal in the earliest stages of Alzheimer’s disease, before amyloid positron emission tomography and before neurodegeneration starts. See Rabinovici (doi: 10.1093/brain/aww025 ) for a scientific commentary on this article. The success of disease-modifying therapies in Alzheimer’s disease may depend on detecting the earliest signs of abnormal amyloid-β load. Palmqvist et al . show that CSF amyloid-β 42 becomes abnormal before amyloid PET and before neurodegeneration onset in preclinical Alzheimer’s disease. This may have implications for risk factor interventions and future therapies.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations396
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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