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Enregistrement W4390199603 · doi:10.1002/alz.079189

Association of plasma biomarkers with imaging markers of brain atrophy and white matter disease across three neurodegenerative diseases and cerebrovascular disease

2023· article· en· W4390199603 sur OpenAlexaffabout
Erlan Sanchez, Gillian Coughlan, Tim Wilkinson, Andrée‐Ann Baril, Malcolm A. Binns, Robert Bartha, Sean Symons, Robert A. Hegele, Sandra E. Black, Anthony E. Lang, Maria Carmela Tartaglia, Elizabeth Finger, Morris Freedman, Richard H. Swartz, Hlin Kvartsberg, Henrik Zetterberg, Douglas P. Munoz, Mario Masellis

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensOntario Brain InstituteToronto Western HospitalSunnybrook Health Science CentreRobarts Clinical TrialsUniversity of TorontoWestern UniversityBaycrest HospitalMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversity Health NetworkHealth Sciences CentreQueen's UniversitySunnybrook Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGrey matterPathologyAtrophyMedicineWhite matterHyperintensityDiseaseDementiaCerebrospinal fluidCognitive declineMagnetic resonance imagingInternal medicineOncologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background It is necessary to better understand the value of plasma biomarkers in reflecting ongoing neurodegenerative processes before widespread use as diagnostic and prognostic tools in specialized clinics and as markers of disease progression in trials. Herein, we investigate their association with imaging markers of brain atrophy and white matter disease across three common neurodegenerative diseases and cerebrovascular disease. Method Patients from the curated multi‐site Ontario Neurodegenerative Disease Research Initiative (ONDRI) were included in this study, classified by diagnostic group: Alzheimer’s disease/Mild cognitive impairment (AD/MCI, n = 126, age = 71.0±8.2, 55%M), frontotemporal dementia (FTD, n = 53, age = 67.8±7.1, 64%M), Parkinson’s disease (PD, n = 140, age = 67.9±6.3, 78%M) and cerebrovascular disease (CVD, n = 161, age = 69.2±7.4, 68%M). Plasma concentrations of Aβ40 and Aβ42 (Aβ42/40 ratio), glial fibrillary acidic protein (GFAP), neurofilament light (NfL) and phosphorylated‐tau181 (p‐tau181) were measured using high‐sensitivity Simoa assays. Volumes of regional grey matter, ventricular cerebrospinal fluid, white matter hyperintensities, perivascular spaces, lacunes and strokes were extracted using the semi‐automated SABRE pipeline on 3T structural MRI sequences harmonized across sites. Fractions of supratentorial total intracranial volume were used when appropriate. Linear regression models controlling for age and sex were used to test the association between plasma biomarkers and MRI variables in each group separately. Result In AD/MCI, higher levels of GFAP, NfL and p‐tau181 were all associated with extensive grey matter atrophy, ventricular expansion and, excluding p‐tau181, with increased white matter hyperintensities. In FTD, increased Aβ42/40 ratio was associated with frontal grey matter atrophy, and higher levels of NfL were associated with ventricular expansion. In PD, higher levels of NfL were associated with frontal, temporal and hippocampal grey matter atrophy. In CVD, higher levels of GFAP and NfL were associated with temporal and subcortical grey matter atrophy and ventricular expansion. Higher levels of GFAP were also associated with enlarged perivascular spaces, while higher levels of NfL were associated with increased lacunes. Finally, still in CVD, higher levels of GFAP and p‐tau181 were associated with increased stroke volumes. Conclusion Excluding Aβ42/40, plasma biomarkers appear to reflect various levels of brain atrophy in all neurodegenerative diseases studied, but reflect markers of white matter disease only in AD/MCI and CVD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,255 · 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'admission2
Résumé présentoui

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