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Enregistrement W4402483367 · doi:10.1186/s13195-024-01564-y

Impact of amyloid and cardiometabolic risk factors on prognostic capacity of plasma neurofilament light chain for neurodegeneration

2024· article· en· W4402483367 sur OpenAlexfundno aff
Keun You Kim, Eosu Kim, Jun‐Young Lee

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s Research & Therapy · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingCanadian Institutes of Health ResearchGenentechNational Institutes of HealthIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiMeso Scale DiagnosticsNational Research Foundation of KoreaMinistry of Food and Drug SafetyNational Research FoundationNorthern California Institute for Research and EducationMinistry of Trade, Industry and EnergyBioClinicaBiogenPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationUniversity of Southern CaliforniaKorea Medical Device Development FundU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbMinistry of Science and ICT, South KoreaSeoul National UniversityAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeAlzheimer's Association
Mots-clésMedicineInternal medicineCognitive declineBiomarkerDementiaNeurodegenerationCardiologyOncologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Plasma neurofilament light chain (NfL) is a blood biomarker of neurodegeneration, including Alzheimer's disease. However, its usefulness may be influenced by common conditions in older adults, including amyloid-β (Aβ) deposition and cardiometabolic risk factors like hypertension, diabetes mellitus (DM), impaired kidney function, and obesity. This longitudinal observational study using the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative cohort investigated how these conditions influence the prognostic capacity of plasma NfL. METHODS: Non-demented participants (cognitively unimpaired or mild cognitive impairment) underwent repeated assessments including the Alzheimer's Disease Assessment Scale-Cognitive subscale (ADAS-Cog) scores, hippocampal volumes, and white matter hyperintensity (WMH) volumes at 6- or 12-month intervals. Linear mixed-effect models were employed to examine the interaction between plasma NfL and various variables of interest, such as Aβ (evaluated using Florbetapir positron emission tomography), hypertension, DM, impaired kidney function, or obesity. RESULTS: Over a mean follow-up period of 62.5 months, participants with a mean age of 72.1 years (n = 720, 48.8% female) at baseline were observed. Higher plasma NfL levels at baseline were associated with steeper increases in ADAS-Cog scores and WMH volumes, and steeper decreases in hippocampal volumes over time (all p-values < 0.001). Notably, Aβ at baseline significantly enhanced the association between plasma NfL and longitudinal changes in ADAS-Cog scores (p-value 0.005) and hippocampal volumes (p-value 0.004). Regarding ADAS-Cog score and WMH volume, the impact of Aβ was more prominent in cognitively unimpaired than in mild cognitive impairment. Hypertension significantly heightened the association between plasma NfL and longitudinal changes in ADAS-Cog scores, hippocampal volumes, and WMH volumes (all p-values < 0.001). DM influenced the association between plasma NfL and changes in ADAS-Cog scores (p-value < 0.001) without affecting hippocampal and WMH volumes. Impaired kidney function did not significantly alter the association between plasma NfL and longitudinal changes in any outcome variables. Obesity heightened the association between plasma NfL and changes in hippocampal volumes only (p-value 0.026). CONCLUSION: This study suggests that the prognostic capacity of plasma NfL may be amplified in individuals with Aβ or hypertension. This finding emphasizes the importance of considering these factors in the NfL-based prognostic model for neurodegeneration in non-demented older adults.

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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,106
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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