Level of CSF GAP-43 and white matter microstructural changes in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Several studies have reported altered cerebrospinal fluid (CSF) concentrations of presynaptic proteins, such as growth-associated protein 43 (GAP-43) in Alzheimer's disease (AD) patients. Given the potential predictive role of CSF GAP-43 for AD, the current study aimed to investigate the relationship between CSF GAP-43 levels and DTI-detected microstructural changes in the white matter (WM).Methods: Data from three groups of participants including 39 control normals (CN), 138 MCI, and 39 AD subjects were obtained from the Alzheimer’s disease Neuroimaging Initiative (ADNI). Linear regression was used to the association of CSF-GAP43 and DTI values (including MD, RD, AxD, and FA) in the brain.Results: We found a significant association between CSF-GAP43 and FA (p-value = 0.011). Also, a negative association was found between CSF-GAP43 concentration and AD, MD, and RD values in MCI (p-value = 0.013, p-value = 0.004, p-value = 0.017). The regression models also revealed a positive association between CSF-GAP43 and FA value in AD subjects (p-value = 0.028). Furthermore, increased CSF-GAP43 level was associated with lower AD, MD, and RD values in brain WM of AD patients (p-value = 0.022, p-value = 0.033, p-value = 0.041).Conclusion: Our study provides a better understanding of the link between CSF GAP-43 and WM changes in patients with MCI and AD. Our findings support the application of CSF GAP-43 as an effective biomarker for monitoring individuals at high risk of AD in the early stages.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».