Quantifying neuronal biomarkers in aqueous humor in individuals undergoing routine cataract surgery and correlating with age and cognition
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Plasma and cerebrospinal fluid (CSF) levels of neuronal biomarkers have been associated with Alzheimer’s disease (AD). The aqueous humor, which can be collected during routine cataract surgery, may have similar concentrations of neuronal biomarkers to CSF. Method This proof‐of‐concept study prospectively enrolled adults without a diagnosis of cognitive impairment undergoing cataract surgery at a tertiary academic medical center. Participants underwent Montreal Cognitive Assessment (MoCA blind version 7.1, “abnormal” < 18) at the time of study enrollment. Aqueous samples were collected during cataract surgery through a surgical paracentesis. Samples were analyzed using an ultrasensitive single‐molecule array (SiMoA). Assessed biomarkers included phosphorylated tau (pTau)‐181, amyloid‐beta (Aß)‐42, Aß‐40, neurofilament light chain (NfL), and glial fibrillary acidic protein (GFAP). Correlations were assessed using Spearman’s rank correlation (rho). Result Sixteen eyes of 16 patients (average MoCA 19.2) underwent aqueous sampling to assess pTau‐181 and 7 eyes of 7 separate patients (average MoCA 20.0) underwent aqueous and plasma sampling to assess Aß‐42, Aß‐40, NfL, and GFAP. Aqueous pTau‐181 increased with increasing age (rho = 0.67, p = 0.0046). No aqueous or plasma biomarkers were significantly correlated with MoCA scores (all p > 0.05). Aqueous and plasma levels of biomarkers were not significantly correlated. Conclusion Neuronal biomarkers are measurable in aqueous humor using SiMoA analysis; however, these biomarkers did not significantly correlate with MoCA scores in a cognitively normal population. Further study in individuals with a known diagnosis of Alzheimer’s disease or mild cognitive impairment is indicated.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».