Longitudinal pathways of cerebrospinal fluid and positron emission tomography biomarkers of amyloid-β positivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mismatch between CSF and PET amyloid-β biomarkers occurs in up to ≈20% of preclinical/prodromal Alzheimer’s disease individuals. Factors underlying mismatching results remain unclear. In this study we hypothesized that CSF/PET discordance provides unique biological/clinical information. To test this hypothesis, we investigated non-demented and demented participants with CSF amyloid-β 42 and [18F]Florbetapir PET assessments at baseline ( n = 867) and at 2-year follow-up ( n = 289). Longitudinal trajectories of amyloid-β positivity were tracked simultaneously for CSF and PET biomarkers. In the longitudinal cohort ( n = 289), we found that participants with normal CSF/PET amyloid-β biomarkers progressed more frequently toward CSF/PET discordance than to full CSF/PET positivity ( χ 2 (1) = 5.40; p < 0.05). Progression to CSF+/PET+ status was ten times more frequent in cases with discordant biomarkers, as compared to csf−/pet− cases ( χ 2 (1) = 18.86; p < 0.001). Compared to the CSF+/pet− group, the csf−/PET+ group had lower APOE -ε4ε4 prevalence ( χ 2 (6) = 197; p < 0.001; n = 867) and slower rate of brain amyloid-β accumulation ( F (3,600) = 12.76; p < 0.001; n = 608). These results demonstrate that biomarker discordance is a typical stage in the natural history of amyloid-β accumulation, with CSF or PET becoming abnormal first and not concurrently. Therefore, biomarker discordance allows for identification of individuals with elevated risk of progression toward fully abnormal amyloid-β biomarkers, with subsequent risk of neurodegeneration and cognitive decline. Our results also suggest that there are two alternative pathways (“CSF-first” vs. “PET-first”) toward established amyloid-β pathology, characterized by different genetic profiles and rates of amyloid-β accumulation. In conclusion, CSF and PET amyloid-β biomarkers provide distinct information, with potential implications for their use as biomarkers in clinical trials.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».