Diagnostic performance of Alzheimer’s disease blood biomarkers in a Brazilian cohort
Notice bibliographique
Résumé
Blood-based biomarkers (BBMs) have emerged as promising tools to enhance Alzheimer's disease (AD) diagnosis. Despite two-thirds of dementia cases occurring in the Global South, research on BBMs has predominantly focused on populations from the Global North. This geographical disparity hinders our understanding of BBM performance in diverse populations. To address this, we evaluated the diagnostic properties of AD BBMs in a real-world memory clinic from Brazil, one of the largest countries in the Global South. We measured blood and cerebrospinal fluid (CSF) biomarkers - amyloid-β (Aβ)40, Aβ42, phosphorylated tau (p-tau) 217, neurofilament light (NfL) chain, and glial fibrillary acidic protein (GFAP) - in 59 individuals. Sample comprised 20 cognitively unimpaired (CU) individuals, 22 with AD dementia, and 17 with vascular dementia (VaD). We compared BBM levels across diagnostic groups and assessed their discriminative ability for AD. Notably, individuals with VaD and AD had lower educational levels (6.8±3.0) compared to CU individuals (61.4±6.6). Among the BBMs tested, plasma p-tau217 demonstrated the best performance, exhibiting high accuracy in differentiating CU from AD (AUC 0.96) and Aβ pathology (AUC 0.98). However, the ability of AD BBMs to distinguish between AD and VaD was lower than expected (AUC from 0.52 to 0.79), particularly when compared to studies from the Global North. Our findings highlight the potential utility of BBMs for AD diagnosis in real-world settings within the Global South. However, they also underscore the need for proper implementation and validation of these biomarkers within these populations to ensure accurate and reliable results.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».