Identify biological Alzheimer’s disease using a novel nucleic acid–linked protein immunoassay
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Blood-based biomarkers have been revolutionizing the detection, diagnosis and screening of Alzheimer’s disease. Specifically, phosphorylated-tau variants (p-tau181, p-tau217 and p-tau231) are promising biomarkers for identifying Alzheimer’s disease pathology. Antibody-based assays such as single molecule arrays immunoassays are powerful tools to investigate pathological changes indicated by blood-based biomarkers and have been studied extensively in the Alzheimer’s disease research field. A novel proteomic technology—NUcleic acid Linked Immuno-Sandwich Assay (NULISA)—was developed to improve the sensitivity of traditional proximity ligation assays and offer a comprehensive outlook for 120 protein biomarkers in neurodegenerative diseases. Due to the relative novelty of the NULISA technology in quantifying Alzheimer’s disease biomarkers, validation through comparisons with more established methods is required. The main objective of the current study was to determine the capability of p-tau variants quantified using NULISA for identifying abnormal amyloid-β and tau pathology. We assessed 397 participants [mean (standard deviation) age, 64.8 (15.7) years; 244 females (61.5%) and 153 males (38.5%)] from the Translational Biomarkers in Aging and Dementia (TRIAD) cohort where participants had plasma measurements of p-tau181, p-tau217 and p-tau231 from NULISA and single molecule arrays immunoassays. Participants also underwent neuroimaging assessments, including structural MRI, amyloid-PET and tau-PET. Our findings suggest an excellent agreement between plasma p-tau variants quantified using NULISA and single molecule arrays immunoassays. Plasma p-tau217 measured with NULISA shows excellent discriminative accuracy for abnormal amyloid-PET (area under the receiver operating characteristic curve = 0.918, 95% confidence interval = 0.883 to 0.953, P < 0.0001) and tau-PET (area under the receiver operating characteristic curve = 0.939; 95% confidence interval = 0.909 to 0.969, P < 0.0001). It also presents the capability for differentiating tau-PET staging. Validation of the NULISA-measured plasma biomarkers adds to the current analytical methods for Alzheimer’s disease diagnosis, screening and staging and could potentially expedite the development of a blood-based biomarker panel.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».