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Enregistrement W2966564314 · doi:10.1523/jneurosci.1056-19.2019

Reciprocal Predictive Relationships between Amyloid and Tau Biomarkers in Alzheimer's Disease Progression: An Empirical Model

2019· article· en· W2966564314 sur OpenAlexafffund
Saffire H. Krance, Hugo Cogo‐Moreira, Jennifer S. Rabin, Sandra E. Black, Walter Swardfager

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Rehabilitation InstituteUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGenentechNational Institutes of HealthCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorNorthern California Institute for Research and EducationUniversity of Southern CaliforniaBiogenAlexander von Humboldt-StiftungEli Lilly and CompanyFondation Brain CanadaU.S. Department of DefenseAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeHeart and Stroke Foundation of CanadaPfizerNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésBiomarkerDementiaDiseasePsychologyPathogenesisCerebrospinal fluidAsymptomaticInternal medicineMedicineAlzheimer's diseaseOncologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is an urgent need to understand the relationships between amyloid-β (Aβ) and tau in the progression of Alzheimer9s disease to identify treatment targets. Here we examine reciprocal predictions of brain Aβ burden quantified by positron emission tomography and CSF concentrations of Aβ42 and phosphorylated tau (p-tau). Each biomarker was examined over 48 months in two separate cross-lagged models; one in asymptomatic healthy elderly people (men and women), and one in patients with Alzheimer9s disease (AD) dementia or mild cognitive impairment (MCI). The models examine predictions of each biomarker on the progression of the others, considering each previous and concurrent measure. In healthy elderly, lower CSF Aβ42 predicted Aβ deposition and reciprocally, Aβ burden predicted a decrease in CSF Aβ42. Lower CSF Aβ42 predicted an increase in CSF p-tau, and CSF p-tau predicted Aβ deposition. In AD/MCI, lower CSF Aβ42 predicted Aβ deposition and Aβ burden reciprocally predicted CSF Aβ42 changes; however, in contrast to healthy elderly, CSF p-tau concentrations did not predict Aβ biomarkers, or vice versa. In post hoc models examining cognitive status, CSF Aβ42 predicted Mini Mental State Examination (MMSE) scores in healthy elderly, whereas Aβ burden and CSF p-tau predicted MMSE scores in AD/MCI. The findings describe reciprocal predictions between Aβ and tau biomarkers in healthy elderly and they implicate mechanisms underlying low CSF Aβ42 in Alzheimer9s disease pathogenesis and progression. In symptomatic Alzheimer9s disease, CSF Aβ42 and Aβ deposition predicted each other; however, Aβ and CSF p-tau progressed independently and they independently predicted cognitive decline. SIGNIFICANCE STATEMENT This study offers empirical evidence concerning the hypothesized “amyloid cascade”, as it progressed over 4 years in healthy elderly people and in Alzheimer9s disease patients. In healthy elderly, CSF amyloid changes predicted amyloid deposition, CSF phosphorylated tau concentrations, and a decline in cognitive status. Phosphorylated tau concentrations specifically predicted amyloid deposition. In Alzheimer9s disease patients, although amyloid deposition and CSF amyloid changes continued to “cascade”, there was no evidence to suggest that amyloid and tau biomarkers predicted each other, although both amyloid deposition and CSF tau progression predicted cognitive decline independently. Taking advantage of repeated amyloid PET and CSF measures, this dynamic view offers new insight into the progression of Alzheimer9s disease biomarkers and their relationships with cognitive decline.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,103

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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