Biomarkers for the detection of progressive early Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background We investigated the ability of MRI, plasma, and cognitive biomarkers in detecting preclinical or prodromal Alzheimer’s Disease (AD) who will progress to the next syndrome stage of the cognitive continuum. Method 589 subjects with longitudinal cognitive data were recruited from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), which included 227 cognitive unimpaired (CU) and 362 mild cognitive impairment (MCI) subjects. Preclinical or prodromal AD was defined by a low amyloid beta (Aβ)42 (A+) and high phosphorylated ‐tau (p‐tau) (T+) on cerebrospinal fluid (CSF) assessment at baseline. The following baseline MRI biomarkers were derived by an automatic segmentation tool (AccuBrain®): AD‐resemblance atrophy index (AD‐RAI), quantitative medial temporal lobe atrophy (QMTA) and hippocampus volume (HV). Plasma biomarkers included p‐tau 181, neurofilament (NFL) and APOE ε4. Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score was collected for all subjects at baseline. Conversion (C+) was defined as subjects progressed from CU to MCI and from MCI to dementia within 4 years. Results Of the 589 subjects (mean [SD] age, 72.2 [6.9] years; 314 men [53.3%]), 96 (16.3%) were A+T+C+ and 180 (30.6%) were A+T+C‐. In the ROC analysis, AD‐RAI achieved the best detection ability than other individual biomarker with a sensitivity of 83.4%, a specificity of 69.4% and an AUC of 87.8%. A combination of AD‐RAI, plasma p‐tau 181, APOE ε4 and MoCA score achieved the best detection ability with AUC of 89.8%, sensitivity of 85.1% and specificity of 80.2%. In the subgroup analysis, the combination of AD‐RAI, plasma p‐tau 181, APOE ε4 and MoCA score also showed good accuracy in identifying A+T+C+ subjects in the CU group (AUC = 87.6%) and in the MCI group (AUC = 89.3%). Conclusion A panel of MRI, plasma and cognitive biomarkers might help to detect progressive early AD subjects.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».