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Enregistrement W4390194329 · doi:10.1002/alz.078343

Amyloid and Tau Predominance Subtyping Identifies CI Patients With Different Clinical Phenotypes

2023· article· en· W4390194329 sur OpenAlexaff
Hussein Zalzale, Guilherme Povala, Pâmela C.L. Ferreira, Bruna Bellaver, João Pedro Ferrari‐Souza, Carolina Soares, Firoza Z Lussier, Cristiano Schaffer Aguzzoli, Peter Charles Lemaire, Sarah Abbas, Francieli Rohden, Douglas Teixeira Leffa, Arlec Cabrera, Joseph Therriault, Alyssa Stevenson, Vanessa Pallen, Nicholas J. Ashton, Andréa Lessa Benedet, Kaj Blennow, Henrik Zetterberg, Thomas K. Karikari, Pedro Rosa‐Neto, Tharick A. Pascoal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSubtypingBiomarkerNeurodegenerationAbnormalityNeuropsychologyOncologyAmyloid (mycology)PsychologyNeuropathologyMedicineDiseaseInternal medicinePathologyNeuroscienceBiologyCognitionPsychiatryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The ATN classification system assumes a sequential model of disease progression. However, there are groups of individuals in the same ATN category that exhibit a predominance of abnormality (higher burden) of one of the biomarkers, creating heterogeneous ATN groups regarding pathological predominance. Thus, we tested the hypothesis that individuals clustered by ATN biomarker abnormality predominance may offer an alternative to groups defined using biomarkers cut‐offs. Method We assessed 103 cognitively impaired individuals(CDR> = 0.5) from the TRIAD cohort with available measures of plasma phosphorylated tau‐181, brain MRI, amyloid PET, and tau PET. We used the K‐means algorithm to stratify participants into three clusters. We compared the clusters on composite measures of memory, executive functioning, language, and visuospatial processing. To examine the utility of the discovered clusters, we compared them to traditional ATN categories in the prediction of neuropsychological measures. We did so by creating three categories: patients positive on all three ATN biomarkers, patients positive on two of the three biomarkers, and patients positive on either one or none. Additionally, we created an inflammation, amyloid and tau deposition probabilistic map anchored on young controls(n = 51, mean age = 23.74). Results We uncovered 3 clusters: an amyloid predominant (AP) cluster, a tau/phosphor‐tau predominant cluster (TP), and a cluster showing no predominance with low levels on all biomarkers (CN)(figure 1). Notably, levels of neurodegeneration and inflammation were similar between the AP and TP clusters. The AP cluster significantly differed from the CN cluster in memory only. Participants in the TP cluster had significantly lower scores in memory, executive functioning, language, and visuospatial processing than the other two clusters. In comparison, using threshold‐based ATN groups showed milder differences in memory and executive functioning, and no differences in language and visuospatial processing(figure 2). Furthermore, cluster membership moderated the relationship between various biomarkers, to the point of reversing the direction of correlation(figure 3). Conclusion Our results highlight the biological heterogeneity present within the Alzheimer’s disease continuum and that the pathological predominance of amyloid and tau is associated with different disease phenotypes. Approaching dementia patients with an eye on the predominance of pathology rather than cutoffs for abnormality may provide a better understanding of AD pathological subtypes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,291 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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