Plasma inflammation for predicting phenotypic conversion and clinical progression of autosomal dominant frontotemporal lobar degeneration
Notice bibliographique
Résumé
Background Measuring systemic inflammatory markers may improve clinical prognosis and help identify targetable pathways for treatment in patients with autosomal dominant forms of frontotemporal lobar degeneration (FTLD). Methods We measured plasma concentrations of IL-6, TNFα and YKL-40 in pathogenic variant carriers ( MAPT, C9orf72, GRN ) and non-carrier family members enrolled in the ARTFL-LEFFTDS Longitudinal Frontotemporal Lobar Degeneration consortium. We evaluated associations between baseline plasma inflammation and rate of clinical and neuroimaging changes (linear mixed effects models with standardised (z) outcomes). We compared inflammation between asymptomatic carriers who remained clinically normal (‘asymptomatic non-converters’) and those who became symptomatic (‘asymptomatic converters’) using area under the curve analyses. Discrimination accuracy was compared with that of plasma neurofilament light chain (NfL). Results We studied 394 participants (non-carriers=143, C9orf72 =117, GRN =62, MAPT =72). In MAPT , higher TNFα was associated with faster functional decline (B=0.12 (0.02, 0.22), p=0.02) and temporal lobe atrophy. In C9orf72, higher TNFα was associated with faster functional decline (B=0.09 (0.03, 0.16), p=0.006) and cognitive decline (B=−0.16 (−0.22, −0.10), p<0.001), while higher IL-6 was associated with faster functional decline (B=0.12 (0.03, 0.21), p=0.01). TNFα was higher in asymptomatic converters than non-converters (β=0.29 (0.09, 0.48), p=0.004) and improved discriminability compared with plasma NfL alone (ΔR 2 =0.16, p=0.007; NfL: OR=1.4 (1.03, 1.9), p=0.03; TNFα: OR=7.7 (1.7, 31.7), p=0.007). Conclusions Systemic proinflammatory protein measurement, particularly TNFα, may improve clinical prognosis in autosomal dominant FTLD pathogenic variant carriers who are not yet exhibiting severe impairment. Integrating TNFα with markers of neuronal dysfunction like NfL could optimise detection of impending symptom conversion in asymptomatic pathogenic variant carriers and may help personalise therapeutic approaches.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».