Inflammatory pathway analytes predicting rapid cognitive decline in MCI stage of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the inflammatory analytes that predict clinical progression and evaluate their performance against biomarkers of neurodegeneration. METHODS: A longitudinal study of MCI-AD patients in a Discovery cohort over 15 months, with replication in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) MCI cohort over 36 months. Fifty-three inflammatory analytes were measured in the CSF and plasma with a RBM multiplex analyte platform. Inflammatory analytes that predict clinical progression on Clinical Dementia Rating Scale-Sum of Boxes (CDR-SB) and Mini Mental State Exam scores were assessed in multivariate regression models. To provide context, key analyte results in ADNI were compared against biomarkers of neurodegeneration, hippocampal volume, and CSF neurofilament light (NfL), in receiver operating characteristic (ROC) analyses evaluating highest quartile of CDR-SB change over two years (≥3 points). RESULTS: Cerebrospinal fluid inflammatory analytes in relation to cognitive decline were best described by gene ontology terms, natural killer cell chemotaxis, and endothelial cell apoptotic process and in plasma, extracellular matrix organization, blood coagulation, and fibrin clot formation described the analytes. CSF CCL2 was most robust in predicting rate of cognitive change and analytes that correlated to CCL2 suggest IL-10 pathway dysregulation. The ROC curves for ≥3 points change in CDR-SB over 2 years when comparing baseline hippocampal volume, CSF NfL, and CCL2 were not significantly different. INTERPRETATION: Baseline levels of immune cell chemotactic cytokine CCL2 in the CSF and IL-10 pathway dysregulation impact longitudinal cognitive and functional decline in MCI-AD. CCL2's utility appears comparable to biomarkers of neurodegeneration in predicting rapid decline.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».