Discovery‐based proteomics identifies plasma proteins that predict longitudinal cognitive decline in older adults over a 7‐year follow‐up period
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Recent technological advances have enabled large‐scale proteomic profiling of plasma and especially in studies of Alzheimer’s disease. However, studies that have comprehensively examined longitudinal cognitive decline as an outcome from plasma protein levels prior to the onset of clinical dementia are limited. This project aimed to identify plasma proteins predictive of cognitive decline across a robust neuropsychological protocol over a 7‐year follow‐up period. Methods Vanderbilt Memory and Aging Project participants (n = 333, 73±7 years, 41% female) free of clinical dementia at study entry underwent fasting blood draw and comprehensive serial neuropsychological assessment over a 7‐year period (mean follow‐up = 5.8 years). Plasma samples were subjected to multiplex liquid chromatography tandem mass spectrometry analysis to quantify cross‐sectional protein abundances for each participant at study entry. Normalization of proteomic data adjusted for batch effects, high levels of missingness, and log2 transformation. Linear mixed‐effects regressions related protein levels to longitudinal neuropsychological outcomes, adjusting for age, sex, race/ethnicity, education, baseline cognitive status, apolipoprotein E ε4 status, and follow‐up time. False discovery rate correction was applied to the a priori significance threshold. Results Initial proteomics analyses yielded 3,784 proteins, of which 686 were used as analytical predictors following quality control, post‐acquisition filtering, and data normalization. Regression analyses resulted in 86 proteins which predicted longitudinal decline in global cognition, as assessed by the Montreal Cognitive Assessment. In analyses with individual neuropsychological domains as outcomes, 144 proteins predicted longitudinal decline in at least one neuropsychological domain [episodic memory (40 proteins), language (72 proteins), information processing speed (99 proteins), executive function (22 proteins), visuospatial skills (55 proteins)]. There was a smaller number of proteins (i.e., five) that were predictive of longitudinal cognitive decline across all domains. Conclusion We conducted large‐scale proteomics analyses and identified 144 plasma proteins at study entry among a cohort of older adults free of clinical dementia that predict subsequent decline in cognition over a 7‐year follow‐up period. Five of these proteins were predictive of decline across all domains suggesting these proteins may represent biological pathways that adversely affect brain health with increasing age. Replication is needed to validate identified proteins as potential biomarkers of cognitive decline.
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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 | 0,001 |
| 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 ».