Plasma p-tau217 and tau-PET predict future cognitive decline among cognitively unimpaired individuals: implications for clinical trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Plasma p-tau217 and tau positron emission tomography (PET) are strong prognostic biomarkers in Alzheimer’s disease (AD), but their relative performance in predicting future cognitive decline among cognitively unimpaired (CU) individuals is unclear. In a head-to-head comparison study including nine cohorts and 1,474 individuals, we show that plasma p-tau217 and medial temporal lobe tau-PET signal display similar associations with cognitive decline on a global cognitive composite test ( R 2 PET = 0.34 versus R 2 plasma = 0.33, P difference = 0.653) and with progression to mild cognitive impairment (hazard ratio (HR) PET = 1.61 (1.48–1.76) versus HR plasma = 1.57 (1.43–1.72), P difference = 0.322). Combined plasma and PET models were superior to the single-biomarker models ( R 2 = 0.35, P < 0.01). Sequential selection using plasma phosphorylated tau at threonine 217 (p-tau217) and then tau-PET reduced the number of participants required for a clinical trial by 94%, compared to a 76% reduction when using plasma p-tau217 alone. Thus, plasma p-tau217 and tau-PET showed similar performance for predicting future cognitive decline in CU individuals, and their sequential use enhances screening efficiency for preclinical AD trials.
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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 | 0,043 | 0,047 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».