CSF GAP-43 as a biomarker of synaptic dysfunction is associated with tau pathology in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective：To test whether cerebrospinal fluid (CSF) growth-associated protein 43 (GAP-43) concentration is elevated in Alzheimer’s Disease (AD) dementia and its associations with other hallmarks of AD.Methods: We examined the CSF GAP-43 measurements of 787 participants (245 cognitively normal (CN), 415 individuals with mild cognitive impairment (MCI) and 127 individuals with AD dementia from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) study. Associations were investigated between CSF GAP-43 and clinical diagnosis, Aβ/tau/neurodegeneration (AT(N)) status, CSF and blood biomarkers of AD, cognitive measurements and brain neuroimaging findings. Results: CSF GAP-43 levels were increased in patients with AD dementia (mean, 6331.05 pg/ml) compared with the CN (mean, 5001.05 pg/ml) and MCI (mean, 5118.8 pg/ml) (P < 0.001) groups. CSF GAP-43 correlated with CSF phosphorylated tau 181(p-tau) (r = 0.768, P < 0.001), and had high diagnostic accuracy in differentiating tau positive status vs. tau negative status (area under the receiver operating characteristic curve, 0.8606). CSF GAP-43 was particularly elevated among individuals with tau positive status. High CSF GAP-43 was associated with longitudinal deterioration of cognitive scores and brain neuroimaging findings. Conclusions: CSF GAP-43 was associated with a clinical diagnosis of AD dementia and with an individual’s tau status, cognitive measurements and findings from neuroimaging. This study implies that CSF GAP-43 as a biomarker of synaptic dysfunction could predict the disease progression of AD patients.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».