Location of pathogenic variants in <i>PSEN1</i> impacts progression of cognitive, clinical, and neurodegenerative measures in autosomal‐dominant Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Although pathogenic variants in PSEN1 leading to autosomal-dominant Alzheimer disease (ADAD) are highly penetrant, substantial interindividual variability in the rates of cognitive decline and biomarker change are observed in ADAD. We hypothesized that this interindividual variability may be associated with the location of the pathogenic variant within PSEN1. PSEN1 pathogenic variant carriers participating in the Dominantly Inherited Alzheimer Network (DIAN) observational study were grouped based on whether the underlying variant affects a transmembrane (TM) or cytoplasmic (CY) protein domain within PSEN1. CY and TM carriers and variant non-carriers (NC) who completed clinical evaluation, multimodal neuroimaging, and lumbar puncture for collection of cerebrospinal fluid (CSF) as part of their participation in DIAN were included in this study. Linear mixed effects models were used to determine differences in clinical, cognitive, and biomarker measures between the NC, TM, and CY groups. While both the CY and TM groups were found to have similarly elevated Aβ compared to NC, TM carriers had greater cognitive impairment, smaller hippocampal volume, and elevated phosphorylated tau levels across the spectrum of pre-symptomatic and symptomatic phases of disease as compared to CY, using both cross-sectional and longitudinal data. As distinct portions of PSEN1 are differentially involved in APP processing by γ-secretase and the generation of toxic β-amyloid species, these results have important implications for understanding the pathobiology of ADAD and accounting for a substantial portion of the interindividual heterogeneity in ongoing ADAD clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».