Plasma phosphorylated-tau181 as a predictive biomarker for Alzheimer’s amyloid, tau and FDG PET status
Notice bibliographique
Résumé
Plasma phosphorylated-tau181 (p-tau181) showed the potential for Alzheimer's diagnosis and prognosis, but its role in detecting cerebral pathologies is unclear. We aimed to evaluate whether it could serve as a marker for Alzheimer's pathology in the brain. A total of 1189 participants with plasma p-tau181 and PET data of amyloid, tau or FDG PET were included from ADNI. Cross-sectional relationships of plasma p-tau181 with PET biomarkers were tested. Longitudinally, we further investigated whether different p-tau181 levels at baseline predicted different progression of Alzheimer's pathological changes in the brain. We found plasma p-tau181 significantly correlated with brain amyloid (Spearman ρ = 0.45, P < 0.0001), tau (0.25, P = 0.0003), and FDG PET uptakes (-0.37, P < 0.0001), and increased along the Alzheimer's continuum. Individually, plasma p-tau181 could detect abnormal amyloid, tau pathologies and hypometabolism in the brain, similar with or even better than clinical indicators. The diagnostic accuracy of plasma p-tau181 elevated significantly when combined with clinical information (AUC = 0.814 for amyloid PET, 0.773 for tau PET, and 0.708 for FDG PET). Relationships of plasma p-tau181 with brain pathologies were partly or entirely mediated by the corresponding CSF biomarkers. Besides, individuals with abnormal plasma p-tau181 level (>18.85 pg/ml) at baseline had a higher risk of pathological progression in brain amyloid (HR: 2.32, 95%CI 1.32-4.08) and FDG PET (3.21, 95%CI 2.06-5.01) status. Plasma p-tau181 may be a sensitive screening test for detecting brain pathologies, and serve as a predictive biomarker for Alzheimer's pathophysiology.
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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) | 0,001 | 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 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 ».