A cross‐sectional study of α‐synuclein seed amplification assay in Alzheimer's disease neuroimaging initiative: Prevalence and associations with Alzheimer's disease biomarkers and cognitive function
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD) pathology is defined by β-amyloid (Aβ) plaques and neurofibrillary tau, but Lewy bodies (LBs; 𝛼-synuclein aggregates) are a common co-pathology for which effective biomarkers are needed. METHODS: A validated α-synuclein Seed Amplification Assay (SAA) was used on recent cerebrospinal fluid (CSF) samples from 1638 Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) participants, 78 with LB-pathology confirmation at autopsy. We compared SAA outcomes with neuropathology, Aβ and tau biomarkers, risk-factors, genetics, and cognitive trajectories. RESULTS: SAA showed 79% sensitivity and 97% specificity for LB pathology, with superior performance in identifying neocortical (100%) compared to limbic (57%) and amygdala-predominant (60%) LB-pathology. SAA+ rate was 22%, increasing with disease stage and age. Higher Aβ burden but lower CSF p-tau181 associated with higher SAA+ rates, especially in dementia. SAA+ affected cognitive impairment in MCI and Early-AD who were already AD biomarker positive. DISCUSSION: SAA is a sensitive, specific marker for LB-pathology. Its increase in prevalence with age and AD stages, and its association with AD biomarkers, highlights the clinical importance of α-synuclein co-pathology in understanding AD's nature and progression. HIGHLIGHTS: SAA shows 79% sensitivity, 97% specificity for LB-pathology detection in AD. SAA positivity prevalence increases with disease stage and age. Higher Aβ burden, lower CSF p-tau181 linked with higher SAA+ rates in dementia. SAA+ impacts cognitive impairment in early disease stages. Study underpins need for wider LB-pathology screening in AD treatment.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».