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Enregistrement W4206521159 · doi:10.1002/alz.057860

Plasma p‐Tau181 and p‐Tau231 offer complementary information to identify Alzheimer's disease pathophysiology

2021· article· en· W4206521159 sur OpenAlexaffabout
Pâmela C.L. Ferreira, Wagner S. Brum, João Pedro Ferrari‐Souza, Cécile Tissot, Bruna Bellaver, Joseph Therriault, Andréa Lessa Benedet, Nicholas J. Ashton, Stijn Servaes, Firoza Z Lussier, Mira Chamoun, Jenna Stevenson, Nesrine Rahmouni, Serge Gauthier, Eugeen Vanmechelen, Henrik Zetterberg, Kaj Blennow, Eduardo R. Zimmer, Thomas K. Karikari, Pedro Rosa‐Neto, Tharick A. Pascoal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteDouglas CollegeMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathophysiologyBiomarkerMedicineInternal medicineCohortPositron emission tomographyOncologyGastroenterologyNuclear medicineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Pathophysiological detection of Alzheimer’s disease (AD) is commonly made using cerebrospinal fluid (CSF) and positron emission tomography (PET). However, these methods are invasive and expensive, limiting their use in clinical settings Blood‐based biomarkers, mainly measuring phosphorylated tau epitopes at threonine 181 (p‐tau181), threonine 217 (p‐tau217), threonine 231 (p‐tau231), have shown promising results in detecting AD. However, it is still unknown whether the use of different plasma p‐Tau epitopes offer overlap or complementary information. Here, we tested the hypothesis that plasma p‐Tau181 and p‐Tau231 markers provide complementary information to each other to identify AD pathophysiology. Methods Plasma p‐Tau181, p‐Tau231, [18F]AZD4694 amyloid‐PET, [18F]MK6240 tau‐PET, MRI and cognitive assessment from 284 individuals [30 cognitively unimpaired (CU) young, 155 CU), 54 mild cognitive impairment (MCI) and 38 AD] were obtained from the McGill TRIAD cohort. The individuals with diagnose of AD or MCI was classified as cognitively impaired (CI). Maximum Youden Index were used to determine cut‐offs for plasma p‐Tau181 (11.1 ng/mL) and plasma p‐Tau231 (11.8 ng/mL) considering CU young adults as controls. We classified the individual as positive or negative using plasma for each p‐Tau biomarker. Individuals were divided in the four possible groups (p‐Tau181‐/p‐Tau231‐, p‐Tau181+/p‐Tau231‐, p‐Tau181‐/p‐Tau231+ and p‐Tau181+/p‐Tau231+) and compared to assess differences in cognition and other biomarkers. Results Plasma p‐tau p‐Tau181 and p‐Tau231 showed moderate correlation with each other (r = 0.64, p <0.0001) (Figure 1). The p‐Tau181+/p‐Tau231+ group presented higher tau PET and amyloid PET uptake compared to groups negative for both or only one p‐tau biomarker (all p<0.01) (Figure 2A, B). Similarly, p‐Tau181+/p‐Tau231+ group showed worse cognitive performance and hippocampal atrophy than individuals with at least one p‐tau biomarker negative (Figure 2C‐E). Conclusion These findings highlight ‐ for the first time ‐ that individuals positive for both p‐tau231 and p‐tau181 show worse cognitive performance, higher amyloid and tau burden, and lower hippocampus volume than individuals positive for only one of these markers. Our results have important implications for the use of plasma p‐tau biomarker in clinical trials and practice, suggesting that the quantification of more than one plasma p‐tau epitope may be useful to identify individuals on an AD pathway.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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