Systematic evaluation of urinary formic acid as a new potential biomarker for Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The accumulation of endogenous formaldehyde is considered a pathogenic factor in Alzheimer's disease (AD). The purpose of this study was to investigate the relationship between urinary formic acid and plasma biomarkers in AD. Materials and methods: Five hundred and seventy-four participants were divided into five groups according to their diagnosis: 71 with normal cognitive (NC), 101 with subjective cognitive decline (SCD), 131 with cognitive impairment without mild cognitive impairment (CINM), 158 with mild cognitive impairment (MCI), and 113 with AD. Results: With the progression of the disease, urinary formic acid levels showed an overall upward trend. Urinary formic acid was significantly correlated with Mini-Mental State Examination (MMSE) scores, the Chinese version of Addenbrooke's Cognitive Examination III (ACE-III) scores, and Montreal Cognitive Assessment-Basic (MoCA-B) time. The areas under the receiver operating characteristic curves (AUC) of urinary formic acid in distinguishing NC from AD was 0.797, which was similar to that of plasma neurofilament light chain (NfL; AUC = 0.768) and better than other plasma biomarkers (Aβ40, Aβ42, Aβ42/Aβ40, T-tau, P-tau181, and P-tau181/T-tau). We also found that using urinary formic acid and formaldehyde levels could improve the accuracy of using plasma biomarkers to determine AD disease stage. Discussion: Our study revealed the possibility of urinary formic acid as a potential novel biomarker for the early diagnosis of AD.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».