Plasma Levels of α-Synuclein, Aβ-40 and T-tau as Biomarkers to Predict Cognitive Impairment in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this study, we assessed plasma biomarkers to identify cognitive impairment in Parkinson's disease (PD) patients by applying ultra-sensitive immunomagnetic reduction-based immunoassay (IMR). METHODS: The study enrolled 60 PD patients and 28 age- and sex-matched normal controls. Complete cognitive function assessments were performed on participants using the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Clinical Dementia Rating. PD patients with an MMSE score of ≦26 were defined as having cognitive impairment. Meanwhile, a 99mTc-TRODAT-1 scan was performed and plasma levels of Aβ-40, Aβ-42, T-tau, and α-synuclein were evaluated using IMR, subsequent correlation analyses were then performed. RESULTS: = 0.002) are significantly correlated with MMSE scores. The TRODAT scan results, including visual inspection and quantification, revealed significant correlations between Aβ-40 and PD. Multiple regression analysis showed that the plasma levels of Aβ-40 (OR = 0.921, 95% CI = 0.879-0.962), α-synuclein (OR = 3.016, 95% CI = 1.703-5.339), and T-tau (OR = 1.069, 95% CI = 1.026-1.115) were independently associated with PD patients with cognitive impairment. The cutoff values for predicting cognitive deficits in PD patients were 45.101 pg/ml of Aβ-40, (Area under curve (AUC) = 0.791), 0.389 pg/ml of α-synuclein, (AUC = 0.790), and 30.555 pg/ml of T-tau (AUC = 0.726). CONCLUSION: Plasma levels of α-synuclein, Aβ-40, and T-tau are potential biomarkers to detect cognitive impairment in PD patients.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».