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Enregistrement W3196290477 · doi:10.3389/fneur.2021.695696

Plasma p-tau181 Level Predicts Neurodegeneration and Progression to Alzheimer's Dementia: A Longitudinal Study

2021· article· en· W3196290477 sur OpenAlexfundno aff
Yanli Wang, Jinglong Chen, Zhongli Du, Haoyi Weng, Yuan Zhang, Runzhi Li, Ziyan Jia, Mengfan Sun, Jiwei Jiang, Fang-Ze Wang, Jun Xu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, DavisUniversity of California, Los AngelesJewish General HospitalUniversity of South FloridaDartmouth CollegeBrigham and Women's HospitalCase Western Reserve UniversityEmory UniversityCleveland ClinicUniversity of California, San FranciscoGeorgetown UniversityWake Forest UniversityNorthwestern UniversityOhio State UniversityYale UniversityUniversity of California, IrvineUSF Health Byrd Alzheimer's InstituteMcGill University
Mots-clésDementiaInternal medicineAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMedicineNeuroimagingOncologyPsychologyCerebrospinal fluidProportional hazards modelCognitionCardiologyDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Plasma-based biomarkers would be potential biomarkers for early diagnosis of Alzheimer's disease (AD) because they are more available and cost-effective than cerebrospinal fluid (CSF) or neuroimaging. Therefore, we aimed to evaluate whether phosphorylated tau181 (p-tau181) in plasma could be an accurate AD predictor. Methods: Participants from the ADNI database included 185 cognitively unimpaired subjects with negative Aβ (CU–), 66 subjects with pre-clinical AD (CU with positive Aβ), 164 subjects with mild cognitive impairment with negative Aβ (MCI–), 254 subjects with prodromal AD (MCI with positive Aβ), and 98 subjects with dementia. Multiple linear regression models, linear mixed-effects models, and local regression were used to explore cross-sectional and longitudinal associations of plasma p-tau181 with cognition, neuroimaging, or CSF biomarkers adjusted for age, sex, education, and APOE genotype. Besides, Kaplan–Meier and adjusted Cox-regression model were performed to predict the risk of progression to dementia. Receiver operating characteristic analyses were performed to evaluate the predictive value of p-tau181. Results: Plasma p-tau181 level was highest in AD dementia, followed by prodromal AD and pre-clinical AD. In pre-clinical AD, plasma p-tau181 was negatively associated with hippocampal volume (β = −0.031, p-value = 0.017). In prodromal AD, plasma p-tau181 was associated with decreased global cognition, executive function, memory, language, and visuospatial functioning (β range −0.119 to −0.273, p-value < 0.05) and correlated with hippocampal volume (β = −0.028, p-value < 0.005) and white matter hyperintensity volume (WMH) volume (β = 0.02, p-value = 0.01). In AD dementia, increased plasma p-tau181 was associated with worse memory. In the whole group, baseline plasma p-tau181 was significantly associated with longitudinal increases in multiple neuropsychological test z-scores and correlated with AD-related CSF biomarkers and hippocampal volume (p-value < 0.05). Meanwhile, CU or MCI with high plasma p-tau181 carried a higher risk of progression to dementia. The area under the curve (AUC) of the adjusted model (age, sex, education, APOE genotype, and plasma p-tau181) was 0.78; that of additionally included CSF biomarkers was 0.84. Conclusions: Plasma p-tau181 level is related to multiple AD-associated cognitive domains and AD-related CSF biomarkers at the clinical stages of AD. Moreover, plasma p-tau181 level is related to the change rates of cognitive decline and hippocampal atrophy. Thus, this study confirms the utility of plasma p-tau181 as a non-invasive biomarker for early detection and prediction of AD.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations69
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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