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Enregistrement W4407625864 · doi:10.1001/jamaneurol.2024.5263

Temporal Dynamics and Biological Variability of Alzheimer Biomarkers

2025· article· en· W4407625864 sur OpenAlexaff
Jihwan Yun, Daeun Shin, Eun Hye Lee, Jun Pyo Kim, Hongki Ham, Yuna Gu, Min Young Chun, Sung Hoon Kang, Duk L. Na, Chi‐Hun Kim, Ko Woon Kim, Si Eun Kim, Yeshin Kim, Jaeho Kim, Na‐Yeon Jung, Yeo Jin Kim, Soo Hyun Cho, Henrik Zetterberg, Kaj Blennow, Fernando González‐Ortiz, Nicholas J. Ashton, Joseph Therriault, Nesrine Rahmouni, Pedro Rosa‐Neto, Michael Weiner, Sang Won Seo, Hyemin Jang, Young-Soo Kim, Sun-Ho Han, Joon-Kyung Seong, Junkyu Choi, Eek‐Sung Lee, Tak-Kyeong Lee, Juhee Chin, Hee Jin Kim, Haesook Bok, Hang-Rai Kim, Seung Joo Kim, Seunghee Na, Geon Ha Kim, Jin San Lee, Hanna Cho, Byeong C. Kim, Dong Young Lee, So Young Moon, Min Soo Byun, Dahyun Yi, Han Na Lee, Jae‐Won Jang, Jee Hyang Jeong, Young Hee Jung, Jong Hun Kim, Young‐Ju Kim, Bo Kyoung Cheon, Jin‐Kyu Seo, Young Noh, Y. Ha, Hae-Eun Shin, Kyunghun Kang, Ki Young Shin, Yeongshin Kim, Ji Sung Jang, Do Kyung Lee, Yu Hyun Park, Soo-Jong Kim, Byung-Hyun Byun, Yejoo Choi, Na Kyung Lee, Hong-Hee Won, Minyoung Cho, Sang‐Hyuk Jung, Dong Hyun Lee, Beomsu Kim, Paul Aisen, Ronald Petersen, Clifford R. Jack, William Jagust, John Q. Trojanowki, Arthur W. Toga, Laurel Beckett, Robert C. Green, Andrew J. Saykin, John C. Morris, Leslie M. Shaw, Zaven S. Khachaturian, Greg Sorensen, María C. Carrillo, Lew Kuller, Marc Raichle, Steven M. Paul, Peter J. Davies, Howard Fillit, Franz Hefti, David M. Holtzman, Marek-Marsel Mesulam, William C. Potter, Peter Snyder, Veronika Logovinsky, Tom Montine, Gustavo Jiménez, Michael Donohue, Devon Gessert, Kelly Harless, Jennifer Salazar, Yuliana Cabrera, Sarah Walter, Lindsey Hergesheimer, Danielle Harvey, Matt A. Bernstein, Nick J. Fox, Paul Thompson, Norbert Schuff, Charles DeCarli, Bret Borowski, Jeff Gunter, Matthew L. Senjem, Prashanthi Vemuri, David Jones, Kejal Kantarchi, Chad Ward, Robert A. Koeppe, Norm Foster, Eric M. Reiman, Kewei Chen, Susan Landau, Nigel J. Cairns, Erin Franklin, Lisa Taylor‐Reinwald, Virginia M.‐Y. Lee, Magdalena Korecka, Michal Figurski, Karen Crawford, Scott Neu, Tatiana M. Foroud, Steven Potkin, Li Shen, Kelley Faber, Sungeun Kim, Kwangsik Nho, Lean Thal, Neil Buckholtz, Marilyn Albert, R.T. Frank, John Hsiao, Cécile Tissot, Gleb Bezgin, Stijn Servaes, Jenna Stevenson, Serge Gauthier, Paolo Vitali

Notice bibliographique

RevueJAMA Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute on Aging
Mots-clésConcordanceBiomarkerPositron emission tomographyMedicineInternal medicineDementiaOncologyPet imagingCohortStandardized uptake valueDiseasePathologyNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Understanding the characteristics of discordance between plasma biomarkers and positron emission tomography (PET) results in Alzheimer disease (AD) is crucial for accurate interpretation of the findings. Objective: To compare (1) medical comorbidities affecting plasma biomarker concentrations, (2) imaging and clinical features, and (3) cognitive changes between plasma biomarker and PET discordant and concordant cases. Design, Setting, and Participants: This multicenter cohort study, conducted between 2016 and 2023, included individuals with unimpaired cognition, mild cognitive impairment, or Alzheimer-type dementia, who had both amyloid β (Aβ) PET imaging and plasma biomarkers. A subset of participants also underwent tau PET imaging. Exposures: Participants were categorized into 4 groups based on their plasma and PET biomarker results: plasma-/PET-, plasma+/PET-, plasma-/PET+, and plasma+/PET+. Main Outcomes and Measures: Clinical characteristics were compared between the 4 groups, focusing on the discordant groups. Results: A total of 2611 participants (mean [SD] age was 71.2 [8.7] years; 1656 female [63.4%]), of whom 124 additionally underwent tau PET, were included. Among the plasma biomarkers, phosphorylated tau (p-tau) 217 exhibited the highest concordance rate with Aβ (2326 of 2571 [90.5%]) and tau (100 of 120 [83.3%]) PET. The p-tau217+/Aβ PET- group was older (mean [SD] age, 75.8 [7.2] years vs 70.0 [8.8] years; P < .001) with a higher prevalence of hypertension (56 of 152 [36.8%] vs 266 of 1073 [25.0%]), diabetes (40 of 152 [26.3%] vs 156 of 1059 [14.7%]), and chronic kidney disease (17 of 152 [11.2%] vs 21 of 1073 [2.0%]) compared with the p-tau217-/Aβ PET- group (P < .001 for all). Body mass index was higher in p-tau217-/Aβ PET+ than in p-tau217+/Aβ PET+ (mean [SD], 24.1 [2.8] vs 23.1 [3.1], respectively; P = .001; calculated as weight in kilograms divided by height in meters squared). The p-tau217+/Aβ PET- group had lower hippocampal volume (mean [SD], 2555.4 [576.9] vs 2979.1 [545.8]; P < .001) and worse clinical trajectory compared with p-tau217-/Aβ PET- (β = -0.53; P < .001). In contrast, tau PET discordant cases did not show significant differences in medical comorbidities or clinical outcomes compared with the p-tau217-/tau PET- group. Only the p-tau 217+/tau PET+ group demonstrated faster cognitive deterioration compared with the p-tau 217-/tau PET- group (β = -1.66; P < .001). Conclusions and Relevance: Results of this cohort study suggest that the mechanisms underlying the discordance between plasma biomarkers and PET findings may be multifaceted, underscoring the need to consider the temporal dynamics and biological variability of plasma biomarkers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,299 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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