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Enregistrement W4390199978 · doi:10.1002/alz.079638

Plasma biomarkers rates of change across the preclinical stage of Alzheimer’s disease: a longitudinal study

2023· article· en· W4390199978 sur OpenAlexaff
Armand González Escalante, Marta Milà‐Alomà, Nicholas J. Ashton, Mahnaz Shekari, Gemma Salvadó, Paula Ortiz‐Romero, Laia Montoliu‐Gaya, Andréa Lessa Benedet, Thomas K. Karikari, Juan Lantero‐Rodriguez, Eugeen Vanmechelen, Gonzalo Sánchez‐Benavides, Carolina Minguillón, Karine Fauria, José Luís Molinuevo, Henrik Zetterberg, Marta del Campo, Juan Domingo Gispert, Kaj Blennow, Natàlia Vilor‐Tejedor, Marc Suárez‐Calvet

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerMedicineInternal medicineConfidence intervalOncologyCohortStage (stratigraphy)DiseaseLogistic regressionGastroenterologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Whether plasma biomarkers steadily increase during the preclinical stage of Alzheimer’s disease (AD) is unknown. Herein, we aimed to determine the rate‐of‐change of plasma biomarkers throughout preclinical AD. This may be important to determine the optimal time window for treatment. Method We included baseline and follow‐up plasma biomarkers measurements (follow‐up: 3.37±0.40 years) of 240 cognitively unimpaired participants of the ALFA+ cohort (mean age: 60.75±4.85 years). Plasma Aβ40, Aβ42, GFAP and NfL were measured with the Simoa N4PE Advantage Kit, and plasma p‐tau231 with a Simoa‐validated in‐house assay. For each participant we calculated the difference between follow‐up and baseline levels, and corrected for sex, time between measurements, and age. We computed z‐scores from the corrected values, and we applied a bootstrapped regression approach to model the rate‐of‐change of each plasma biomarker as a function of baseline age or Aβ PET centiloids (CL). Moreover, we also computed the plasma biomarkers rate‐of‐change in three stages of preclinical AD: (I) CSF/PET Aβ‐negative group, (II) CSF Aβ‐positive/PET Aβ‐negative (CL < 30), and (III) CSF/PET Aβ‐positive. Significance was determined if the 95% confidence interval of the rate‐of‐change did not overlap with zero. Result Significant acceleration in the rate‐of‐change of plasma GFAP was observed with ageing (Fig. 1), becoming significant at 60 years. There was also a significant accelerated change of p‐tau231 from 55 to 68 years. Plasma NfL was the only biomarker whose rate‐of‐change accelerated with Aβ accumulation, and that rate became significant at 40CL (Fig. 2). Consistently, we observed a significant acceleration of plasma NfL when there was overt Aβ pathology (CSF/PET Aβ‐positive group; Fig. 3) The rest of plasma biomarker rates‐of‐change did not significantly increase, some were even deaccelerating (plasma Aβ42/40 and p‐tau231), as Aβ accumulated (Fig. 2 and 3). Conclusion Plasma biomarkers rate‐of‐change throughout the preclinical AD continuum differ. Plasma NfL rate‐of‐change accelerates in the later stage of preclinical AD, when overt Aβ pathology is present. The deceleration on the rate‐of‐change of plasma Aβ42/40 and p‐tau231 may explain why their early increase in the preclinical AD continuum tends to plateau in later stages.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,445
Écart entre enseignants0,237 · 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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