Plasma glial fibrillary acidic protein and neurofilament light chain in behavioural variant frontotemporal dementia and primary psychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective Timely, accurate distinction between behavioural variant frontotemporal dementia (bvFTD) and primary psychiatric disorders (PPD) is a clinical challenge. Blood biomarkers such as neurofilament light chain (NfL) and glial fibrillary acidic protein (GFAP) have shown promise. Prior work has shown NfL helps distinguish FTD from PPD. Few studies have assessed NfL together with GFAP. Methods We investigated plasma GFAP and NfL levels in participants with bvFTD, bipolar affective disorder (BPAD), major depressive disorder (MDD), treatment-resistant schizophrenia (TRS), healthy controls (HC), adjusting for age and sex. We compared ability of GFAP and NfL to distinguish bvFTD from PPD. Results Plasma GFAP levels were significantly (all p<0.001) elevated in bvFTD (n=22, mean (M)=273pg/mL) compared to BPAD (n=121, M=96pg/mL), MDD (n=42, M=105pg/mL), TRS (n=82, M=67.9pg/mL), and HC (n=120, M=76.8pg/mL). GFAP distinguished bvFTD from all PPD with an area under the curve (AUC) of 0.85, 95% confidence interval [0.76, 0.95]. The optimal cut-off of 105pg/mL was associated with 73% specificity and 86% sensitivity. NfL had AUC 0.95 [0.91, 0.99], 13.3pg/mL cut-off, 88% specificity, 86% sensitivity, and was superior to GFAP (p=0.02863) and combination of GFAP and NfL (p=0.04726). Conclusions This study found elevated GFAP levels in bvFTD compared to a large cohort of PPD, but NfL levels exhibited better performance in this distinction. These findings extend the literature on GFAP in bvFTD and build evidence for plasma NfL as a useful biomarker to assist with distinguishing bvFTD from PPD. Utilisation of NfL may improve timely and accurate diagnosis of bvFTD.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».