A data‐driven disease progression model of fluid biomarkers in genetic FTD
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Several fluid biomarkers for genetic frontotemporal dementia (FTD) have been proposed, including those reflecting neuroaxonal loss (neurofilament light chain (NfL) and phosphorylated neurofilament heavy chain (pNfH)), synapse dysfunction (neuronal pentraxin 2 (NPTX2)), gliosis (glial fibrillary acidic protein (GFAP)) and complement activation (C3b, C1q). Determining the sequence in which biomarkers become abnormal over the course of disease could facilitate disease staging in FTD and enable us to identify mutation carriers with prodromal or early‐stage FTD, which is especially important as pharmaceutical interventions emerge. We aimed to model the sequence of biomarker abnormalities in presymptomatic and symptomatic genetic FTD using cross‐sectional data from the Genetic Frontotemporal dementia Initiative (GENFI). Method 276 presymptomatic and 142 symptomatic carriers of mutations in GRN, C9orf72 or MAPT, as well as 247 non‐carriers, were selected from the GENFI cohort based on availability of one or more of the aforementioned biomarkers. Nine presymptomatic carriers developed symptoms within 18 months of data collection (‘converters’). Sequences of biomarker abnormalities were modelled for the entire group using discriminative event‐based modelling (DEBM) and for each genetic subgroup using co‐initialized DEBM. These models estimate probabilistic biomarker abnormalities in a data‐driven way and do not rely on prior diagnostic information or biomarker cut‐off points. We estimated individual disease severity scores based on the position of subjects along the disease progression timeline through cross‐validation. Result Cerebrospinal fluid (CSF) NPTX2 was the first detectable abnormal biomarker, followed by blood and CSF NfL, blood GFAP, blood pNfH and finally CSF C1q and C3b (Fig. 1). Biomarker orderings did not differ significantly between genetic subgroups. Estimated disease severity scores (Fig. 2) could distinguish symptomatic from presymptomatic carriers and non‐carriers with areas under the curve (AUC) of 0.84 and 0.90 respectively. The AUC to distinguish converters from non‐converting presymptomatic carriers was 0.85. Conclusion In our data‐driven disease progression models of genetic FTD, NPTX2 and NfL were the first biomarkers to become abnormal. Further research should focus on their utility as candidate selection tools for pharmaceutical trials. Estimating disease stages using DEBM could enable us to identify presymptomatic carriers approaching symptom onset and track the efficacy of therapeutic interventions.
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 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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».