Independent associations of plasma GFAP with amyloid‐β and tau in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Glial fibrillary acidic protein (GFAP) is a reactive astrogliosis biomarker, shown to increase in individuals with preclinical Alzheimer’s disease (AD). First thought to be a great marker of amyloid‐β (Aβ) pathology, recent post‐mortem research has linked it to tau accumulation only. Here we investigate the independent associations of plasma GFAP with imaging markers of AD along the disease spectrum. Method 126 individuals from TRIAD cohort underwent [18F]MK6240 tau‐PET and [18F]AZD4694 Aβ‐PET and plasma GFAP assessment using an in‐house assay. Voxel and region of interest regression models evaluated the relationship between PET tracers and plasma GFAP. Models with [18F]AZD4694‐PET as the outcome were adjusted for [18F]MK6240‐PET voxel‐wise and vice‐versa. All models were corrected for age and sex, and RFT was used to correct for multiple comparisons. Result Plasma GFAP was associated with [18F]AZD4694 signal throughout the cortex (Figure1A), independently of [18F]MK6240. Additionally, it was positively correlated with [18F]MK6240 in the medial temporal and occipital lobes and the anterior cingulate cortex, independently of [18F]AZD4694 (Figure1B). Voxel‐wise findings were confirmed by region‐of‐interest‐based analyses. Conclusion Our findings indicate that plasma GFAP is independently associated with both Aβ and tau pathologies in AD. Aβ‐PET showed associations throughout the entire cortex, suggesting its effectiveness as a reliable marker of Aβ pathology across the AD spectrum. On the other hand, tau‐PET correlations were observed in specific regions associated with memory and behavioral impairments that exhibit early deposition of tau. Overall, these results demonstrate that GFAP, an astrogliosis marker, is independently associated with Aβ and tau.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».