Plasma p tau 181 levels is associated with white matter microstructural changes in across the Alzheimer’s disease stages
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alzheimer’s Disease (AD) is characterized by cognitive impairments and memory difficulties, which hinder daily activities and lead to personal and behavioral problems. In recent years, blood-based biomarkers like plasma phosphorylated tau protein at threonine 181 (p tau 181) emerged as new tools and showed sufficient power in detecting AD patients from healthy people. Here we investigate the correlation between p tau 181 and white matter microstructural changes in AD. We add 41 patients diagnosed with Alzheimer’s, 119 patients with mild cognitive impairments and 43 healthy controls with baseline plasma p tau 181 level and DTI values for each region of interest from the ADNI database. The analysis revealed that the plasma level of p tau 181 could predict changes of MD (Mean Diffusivity), RD (Radial Diffusivity), DA (Axial Diffusivity) and FA (Fractional Anisotropy) parameters in widespread regions and there is a significant association between white matter pathway alteration in different regions and p tau 181 plasma measurements within each group. In conclusion, our findings showed that plasma p tau 181 levels are associated with cellular and molecular changes in AD, which enhance the biomarkers for diagnostic procedures and support the application of plasma p tau 181 as a biomarker for white matter changes and neurodegeneration. Longitudinal studies are also necessary for proving the efficacy of these biomarkers and predicting the role in structural changes.
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 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 | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».