The Combination of Neuropsychiatric Symptoms and Blood-Based Biomarkers Enhances Early Detection of Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Combing behavioral assessments with blood-based biomarkers (BBM) may improve detection of Mild Cognitive Impairment (MCI) linked to early-stage neurodegenerative disease. Neuropsychiatric symptoms (NPS) often precede or accompany cognitive decline and provide observable behavioral signals, while BBM reflect underlying neuropathological changes. We investigated if integrating biological (plasma biomarkers) and behavioral (NPS) measures improves differentiation of MCI from cognitively normal (CN) individuals in a multi-ethnic Southeast Asian cohort— an underrepresented population in dementia research. Methods This cross-sectional analysis included 678 community-dwelling adults (mean age 59.2±11.0, 60.5% female) from the Biomarkers and Cognition Study, Singapore (BIOCIS), comprising participants recruited from the community, at Dementia Research Centre (Singapore) from February 2022 to March 2024. Participants underwent behavioral assessments using the Mild Behavioral Impairment Checklist (MBI-C) and the Depression, Anxiety, and Stress Scales (DASS). Plasma biomarkers measured were amyloid-beta (Aβ40, Aβ42), phosphorylated tau (p-tau181), neurofilament light (NfL), and glial fibrillary acidic protein (GFAP). Logistic regression and receiver operating characteristic (ROC) analyses evaluated the discriminative power of NPS, BBM, and their combination for identifying MCI risk. Results MBI-C total scores and subdomains (Mood, Interest, Control) and plasma biomarkers (Aβ40, NfL, GFAP) were significantly elevated in MCI compared to CN participants. Multivariate analysis showed elevated plasma GFAP (OR=3.64, 95% CI:1.96–6.75, p<0.001) and higher MBI-C Mood scores (OR=2.61, 95% CI:1.54–4.44, p<0.001) as the variables most associated with MCI. The combined model integrating NPS and BBM achieved a higher discriminative ability (AUC = 0.786) for MCI than models using NPS (AUC = 0.593) or BBM (AUC = 0.697) alone. The integrated model yielded 64.7% sensitivity and 84.9% specificity for distinguishing MCI from CN, outperforming single-domain approaches. Conclusions Integrating biological and behavioral markers improves identification of individuals with early cognitive impairment. Notably, GFAP-driven neuroinflammation and mood disturbances emerged as key features of prodromal dementia, highlighting astrocytic activation and affective changes as promising biomarkers and early intervention targets. This dual-domain, multimodal framework offers translational potential for earlier detection, risk stratification, and timely intervention for Alzheimer’s disease and other dementias.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».