Human nasal beta‐amyloid 42 reflects cognition decline in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The key in Alzheimer’s disease (AD) therapy is a timely and accurate diagnosis for prompt drug intervention. However, due to the high cost and invasiveness of conventional biomarker analyses, including brain positron emission tomography (PET) imaging and cerebrospinal fluid (CSF)‐based assays, easy accessibility to these screening tests is often hindered. There is, therefore, a great need to develop a more accessible biomarker screening test using less invasive and cost‐effective peripheral body fluid biomarkers. Previous studies examined the non‐quantitative expression of beta‐amyloid (Aβ) in normal and AD patients' nasal discharge fluid. They identified higher expression of oligomeric Aβ in AD patients, showing a correlation with cognitive decline. However, the quantitative measurements of nasal Aβ42 levels, including the full AD continuum, remain unknown. Here, we assessed whether quantified human nasal Aβ42 levels could identify patients with AD and differentiate them from non‐AD patients. Method 161 subjects (cognitively normal (CN), n=32; preclinical, n=29; mild cognitive impairment (MCI), n=73; AD, n=27) underwent neuropsychological battery tests. Their nasal discharge samples were collected, and nasal Aβ42 levels were measured via enzyme‐linked immunosorbent assay (ELISA). Result We found that the second‐highest quartile (Q3) group of nasal Aβ42 constituted the majority of patients with AD diagnosis (p=0.036). The Q3 group also outnumbered the other groups in the most cognitively impaired subjects in all three neuropsychological battery tests (p=0.033; p=0.0212; p=0.0147). Conclusion Quantified nasal Aβ42 is strongly associated with cognition measurements. Nasal Aβ42 suggests the possibility for discriminating AD from non‐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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 ».