Pre‐amyloid stage of Alzheimer's disease in cognitively normal individuals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective To study risk factors for decreasing aβ1–42 concentrations in cerebrospinal fluid (CSF) in cognitively unimpaired individuals with initially normal amyloid and tau markers, and to investigate whether such aβ1–42 decreases are associated with subsequent decline in cognition and other biomarkers of Alzheimer's disease. Methods Cognitively normal subjects (n = 83, 75 ± 5 years, 35(42%) female) with normal CSF aβ1–42 and tau and repeated CSF sampling were selected from ADNI. Subject level slopes of aβ1–42 decreases were estimated with mixed models. We tested associations of baseline APP processing markers (BACE1 activity, aβ1–40, aβ1–38 and sAPPβ) and decreasing aβ1–42 levels by including an interaction term between time and APP marker. Associations between decreasing aβ1–42 levels and clinical decline (i.e., progression to mild cognitive impairment or dementia, MMSE, memory functioning) and biological decline (tau, hippocampal volume, glucose processing and amyloid PET) over a time period of 8–10 years were assessed. Results Aβ1–42 levels decreased annually with −4.6 ± 1 pg/mL. Higher baseline BACE1 activity (β(se) = −0.06(0.03), P < 0.05), aβ1–40 (β(se)= −0.11(.03), P < 0.001), and aβ1–38 levels (β(se) = −0.11(0.03), P < 0.001) predicted faster decreasing aβ1–42. The fastest tertile of decreasing aβ1–42 rates was associated with subsequent pathophysiological processes: 11(14%) subjects developed abnormal amyloid levels after 3 ± 1.7 years, showed increased risk for clinical progression (Hazard Ratio[95CI] = 4.8[1.1–21.0]), decreases in MMSE, glucose metabolism and hippocampal volume, and increased CSF tau and amyloid aggregation on PET (all P < 0.05). Interpretation Higher APP processing and fast decreasing aβ1–42 could be among the earliest, pre‐amyloid, pathological changes in Alzheimer's disease.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».