Autopsy‐confirmed minimally invasive biomarker identifies Alzheimer’s Disease even in the presence of co‐morbid pathologies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background There are currently no FDA‐approved tests that are highly sensitive and highly specific for Alzheimer’s disease (AD). Diagnostic Accuracy has been even more difficult due to recent findings that >50% of AD brains show co‐morbid pathologies such as multi‐infarct dementia and Frontal Lobe Dementia. Here, we describe an autopsy‐confirmed AD Biomarker that identifies AD pathology even with co‐morbid brain pathology. Method A Morphometric Imaging (MI) assay was previously shown to correlate the dementia and presence of AD pathology in the brains of AD patients (Chirila et al., 2013) with abnormalities of skin fibroblasts isolated with routine punch biopsies (∼3mm). Cells were cultured on a thick layer of 3‐D Matrigel matrix and subjected to image analysis. AD cell lines formed large aggregates in contrast to non‐AD dementia (non‐ADD) or non‐demented control (NDC) cell samples. Typically skin fibroblasts formed “networks” analogous to networks formed by neurons isolated in cell culture and AD networks were slower and less connected Quantitative image analyses enabled the calculation of average unit aggregate area (A) in terms of ln(A/N). Samples were collected with a double‐blind protocol for demented patients > 55 years old who eventually reached blinded autopsy examination. NDC samples were collected for Biomarker assay only. Result The total fibroblast patient sample (N = 74) consisted of AD (N = 26) patients and non‐ADD (N = 21) patients (all were autopsy confirmed and had blinded biomarker data); and NDC, N = 27 that had biomarker data. The cut‐off value of ln(A/N) = 6.98 was determined from the biomarker values for NDC patient samples. For the Biomarker AD vs. Non‐ADD data, True Positive = 26, False Negative = 0, False Positive = 0, with Sensitivity and Specificity calculated as 100 and 100, respectively. (AD vs. Non‐ADD, p < .000001). The NDC MI assay values closely superimposed with the non‐ADD sample values. Conclusion In these autopsy‐confirmed results, the MI Biomarker distinguished AD from Non‐ADD patients and correctly diagnosed AD even in the presence of other co‐morbid pathologies at autopsy. This highly, accurate, minimally invasive AD biomarker, therefore, was validated by rigorous reference to the NIH gold standard criteria for an AD Diagnosis, dementia in life and the presence of plaques and hyperphosphorylated tau at autopsy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
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 ».