Plasma pTau181 and amyloid markers predict conversion to dementia in idiopathic REM sleep behaviour disorder
Notice bibliographique
Résumé
Blood-based biomarkers for Alzheimer's disease (AD) pathology have been investigated intensively as markers for AD-related neurodegeneration. Comorbid AD pathology is common in dementia with Lewy bodies (DLB). Accordingly, we hypothesized that plasma biomarkers associated with AD pathology might be useful to predict DLB in a cohort of idiopathic/isolated REM sleep behaviour disorder (iRBD), an incipient synucleinopathy. The aim of this study was to determine whether plasma amyloid-β and pTau181 biomarkers can predict DLB. This longitudinal single-centre (Canada) cohort study included 158 individuals with polysomnography-confirmed iRBD between September 2004 and October 2022, each providing blood plasma samples, who were then offered prospective follow-up. Plasma Aβ40, Aβ42 and pTau181 levels were measured using NeuroToolKit, a prototype assay panel of neurodegeneration (Roche Diagnostics International Ltd). The primary outcome was the association between plasma biomarkers at baseline and eventual development of DLB. Correlations between plasma markers and baseline cognitive tests were assessed. A total of 142 iRBD participants [109 male (77%); mean ± SD, 67.6 ± 8.0 years of age] were included in the final analysis. On prospective follow-up (2.9 ± 2.1 years after sampling), 32 individuals phenoconverted to a defined neurodegenerative syndrome (18 DLB, 13 Parkinson's disease and one multiple system atrophy). The combined phenoconvertor group had lower baseline plasma Aβ42/40 ratio compared with non-phenoconvertors (mean ± SD, 0.103 ± 0.010 versus 0.114 ± 0.012, P < 0.001) and higher pTau181 levels (0.993 ± 0.354 versus 0.784 ± 0.266 pg/ml, P = 0.008). When divided by phenoconversion subtype, significant differences were seen selectively in DLB convertors [Aβ42/40 = 0.101 ± 0.010, difference -0.011, 95% confidence interval (-0.016; -0.005), P < 0.001; pTau181 = 1.144 ± 0.326 pg/ml, difference 0.282 pg/ml, 95% confidence interval (0.146; 0.418), P < 0.001]. Cross-sectional analysis showed that plasma pTau181 (but not Aβ42/40) was correlated with cognitive tests across various domains. Our results indicate that plasma Aβ42/40 ratio and pTau181 can predict conversion to DLB in iRBD.
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 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 ».