Nerve growth factor (NGF) pathway biomarkers in Down syndrome prior to and after the onset of clinical Alzheimer's disease: A paired CSF and plasma study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The discovery that nerve growth factor (NGF) metabolism is altered in Down syndrome (DS) and Alzheimer's disease (AD) brains offered a framework for the identification of novel biomarkers signalling NGF deregulation in AD pathology. METHODS: We examined levels of NGF pathway proteins (proNGF, neuroserpin, tissue plasminogen activator [tPA], and metalloproteases [MMP]) in matched cerebrospinal fluid (CSF)/plasma samples from AD-symptomatic (DSAD) and AD-asymptomatic (aDS) individuals with DS, as well as controls (HC). RESULTS: ProNGF and MMP-3 were elevated while tPA was decreased in plasma from individuals with DS. CSF from individuals with DS showed elevated proNGF, neuroserpin, MMP-3, and MMP-9. ProNGF and MMP-9 in CSF differentiated DSAD from aDS (area under the curve = 0.86, 0.87). NGF pathway markers associated with CSF amyloid beta and tau and differed by sex. DISCUSSION: Brain NGF metabolism changes can be monitored in plasma and CSF, supporting relevance in AD pathology. These markers could assist staging, subtyping, or precision medicine for AD in DS.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».