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Enregistrement W4390195329 · doi:10.1002/alz.078070

Plasma p‐tau and brain‐derived total tau biomarkers predict longitudinal changes in Aβ, tau, and cognition across the AD continuum

2023· article· en· W4390195329 sur OpenAlexaff
Pâmela C.L. Ferreira, Bruna Bellaver, Guilherme Povala, Juan Lantero‐Rodriguez, Anniina Snellman, Douglas Teixeira Leffa, Pedro Ferrari‐Souza, Firoza Z Lussier, Hussein Zalzale, Carolina Soares, Cristiano Schaffer Aguzzoli, Cécile Tissot, Andréa Lessa Benedet, Francieli Rohden, Joseph Therriault, Sarah Abbas, Gleb Bezgin, Stijn Servaes, Oscar L. López, Nesrine Rahmouni, Dana Tudorascu, William E. Klunk, Victor L. Villemagne, Ann D. Cohen, Serge Gauthier, Eduardo R. Zimmer, Thomas K. Karikari, Nicholas J. Ashton, Henrik Zetterberg, Kaj Blennow, Pedro Rosa‐Neto, Tharick A. Pascoal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical Dementia RatingCohortInternal medicinePsychologyDementiaLongitudinal studyPathophysiologyTau proteinAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeGlial fibrillary acidic proteinMedicineOncologyAlzheimer's diseasePathologyDiseaseImmunohistochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Recent studies have suggested that plasma p‐tau biomarkers are associated with cross‐sectional brain amyloid(Aβ) rather than tau tangle pathology. However, it is still unclear if plasma tau biomarkers are closely related to changes in AD pathophysiology over time. In this work, we aimed to determine if cross‐sectional measures of plasma tau biomarkers are associated with longitudinal changes in Aβ‐PET, tau‐PET, and cognition across the AD spectrum. Method We evaluated 157 individuals(96 cognitively unimpaired(CU) and 61 cognitively impaired (CI)) with available baseline measures of plasma Aβ42/40, p‐tau(at threonine 181, 217+, and 231), N‐terminal tau fragments(NTA, a new brain derived tau marker), and glial fibrillary acidic protein(GFAP) and with longitudinal [18F]AZD4694 Aβ‐PET, [18F]MK6340 tau‐PET and Clinical Dementia Rating sum of boxes(CDR‐SB) score from the TRIAD cohort. We also included 321(118 CU and 203 CI) individuals from the ADNI cohort with baseline plasma p‐tau181 and [18F]florbetapir Aβ‐PET and longitudinal CDR‐SB. Using linear regressions adjusted for age and sex we tested the associations between plasma biomarkers and longitudinal changes in Aβ‐PET, tau‐PET, and CDR‐SB. Result In CU, changes in tau‐PET were significantly associated only with plasma p‐tau217+(β = 0.331, p<0.01,Figure1A). Changes in Aβ‐PET were significantly associated with p‐tau181(β = 0.594, p<0.01,Figure2A), p‐tau217+(β = 0.311, p = 0.02) and NTA(β = 0.435, p<0.01), while no plasma biomarker was associated with changes in cognition in CU(Figure3A). In CI, changes in tau‐PET were significantly associated with plasma p‐tau181(β = ‐0.338, p = 0.03,Figure1B) and NTA(β = ‐0.379, p = 0.03), while no plasma biomarker was significantly associated with changes in Aβ‐PET. Changes in cognition were significantly associated with plasma p‐tau181(β = 0.340, p = 0.01, Figure3B), p‐tau217+(β = 0.54, p<0.01), and NTA(β = 0.530, p<0.01). Similarly, in the ADNI cohort, plasma p‐tau181 was associated with longitudinal changes in cognition in CI (β = 0.247, p<0.01,Figure3D). Conclusion We demonstrate that cross‐sectional measures of plasma p‐tau and NTA biomarkers were associated with longitudinal Aβ deposition and tau accumulation in CU, while in CI they were only associated with tau accumulation. Interestingly, plasma tau biomarkers were also associated with changes in cognition in CI individuals. The fact that abnormal levels of plasma tau biomarkers are associated with longitudinal changes in AD pathophysiology has implications for the use of these markers in clinical trials and practice.

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)0,002
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 seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,280 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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