Performance of plasma amyloid, tau, and astrocyte biomarkers to identify cerebral AD pathophysiology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Plasma amyloid-β (Aβ), phosphorylated tau (p-tau), and glial fibrillar acid protein (GFAP) can identify Alzheimer’s disease (AD) pathophysiology with high accuracy. However, comparing their performance in the same individuals remains under-explored. Methods We compared the predictive performance of plasma Aβ42/40, p-tau(at threonine 181 and 231), neurofilament light (NfL), and GFAP to identify Aβ- and tau-PET positivity in 138 cognitive unimpaired (CU) and 87 cognitive impaired (CI) individuals. Results In CU, plasma p-tau231 had the best performance to identify both Aβ- and tau-PET positivity. In CI, plasma GFAP showed the best predictive accuracy to identify both Aβ and tau-PET positivity. Discussion Our results support plasma p-tau231 as a marker of early AD pathology and, that GFAP best identifies both PET Aβ and tau abnormalities in the brain of CI individuals. These findings highlight that the performance of blood-based protein biomarkers to identify the presence of AD pathophysiology is disease-stage dependent.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».