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Enregistrement W2967689357 · doi:10.1016/j.jalz.2019.05.007

Hypothesis: cerebrospinal fluid protein markers suggest a pathway toward symptomatic resilience to AD pathology

2019· article· en· W2967689357 sur OpenAlexafffund
Pierre‐François Meyer, Mélissa Savard, Judes Poirier, David Morgan, John C.S. Breitner

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesJohnson and Johnson Pharmaceutical Research and DevelopmentNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchGenentechH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationGE HealthcareAlzheimer's AssociationFujirebio USPfizerBioClinicaBiogenNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbRocheMerckAlzheimer's Drug Discovery FoundationMeso Scale DiagnosticsTakeda Pharmaceutical CompanyAbbVieNational Institute on Aging
Mots-clésBiomarkerNeuroimagingOncologyCerebrospinal fluidPsychologyCognitionInternal medicineApolipoprotein ECognitive declineDementiaMedicineDiseaseNeuroscienceBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction We sought biological pathways that explained discordance between Alzheimer's disease (AD) pathology and symptoms. Methods In 306 Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI)‐1 participants across the AD clinical spectrum, we investigated association between cognitive outcomes and 23 cerebrospinal fluid (CSF) analytes associated with abnormalities in the AD biomarkers amyloid β1‐42 and total‐tau. In a 200‐person “training” set, Least Absolute Shrinkage and Selection Operator regression estimated model weights for the 23 proteins, and for the AD biomarkers themselves, as predictors of ADAS‐Cog11 scores. In the remaining 106 participants (“validation” set), fully adjusted regression models then tested the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator–derived models and a related protein marker summary score as predictors of ADAS‐Cog11, ADNI diagnostic category, and longitudinal cognitive trajectory. Results AD biomarkers alone explained 26% of the variance in validation set cognitive scores. Surprisingly, the 23 AD‐related proteins explained 31% of this variance. The biomarkers and protein markers appeared independent in this respect, jointly explaining 42% of test score variance. The composite protein marker score also predicted ADNI diagnosis and subsequent cognitive trajectory. Cognitive outcome prediction redounded principally to ten markers related to lipid or vascular functions or to microglial activation or chemotaxis. In each analysis, apoE protein and four markers in the latter immune‐activation group portended better outcomes. Discussion CSF markers of vascular, lipid‐metabolic and immune‐related functions may explain much of the disjunction between AD biomarker abnormality and symptom severity. In particular, our results suggest the hypothesis that innate immune activation improves cognitive outcomes in persons with AD pathology. This hypothesis should be tested by further study of cognitive outcomes related to CSF markers of innate immune activation.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,253 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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