Growth associated protein 43 (GAP-43) predicts brain amyloidosis in Alzheimer’s dementia continuum: an [18 F] AV-45 study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Growth-associated protein 43 (GAP-43) is a key protein involved in neuronal growth and synaptic plasticity. Alterations in GAP-43 levels have been associated with Alzheimer's Disease (AD), potentially reflecting synaptic dysfunction. We evaluated the potential of GAP-43 as a biomarker for AD and explored its association with amyloid-beta (Aβ) levels, as well as its correlation with Aβ plaque burden in the brain. METHODS: We screened 1,639 participants from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) cohort. A total of 226 individuals met the eligibility criteria and were enrolled. Participants were classified into three groups: 77 cognitively normal (CN) individuals, 111 with mild cognitive impairment (MCI), and 38 with a diagnosis of AD. The associations between cerebrospinal fluid (CSF) GAP-43 levels with other biomarkers as well as [¹⁸F] AV-45 (Florbetapir) PET Standardized Uptake Value Ratios (SUVR) were investigated. RESULTS: Our findings revealed significantly elevated CSF GAP-43 levels in individuals with AD compared to CN and MCI groups. Furthermore, GAP-43 levels showed a significant positive correlation with tau pathology. Notably, we observed a significant association between GAP-43 and [¹⁸F] Florbetapir PET SUVR in the MCI group, suggesting that GAP-43 may serve as a reliable biomarker in the early stages of AD. CONCLUSION: This study provides evidence supporting the role of GAP-43 as a potential biomarker for AD, particularly in relation to predicting the amyloid pathology pattern in the brain in the MCI stage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».