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Enregistrement W4411495137 · doi:10.1002/ana.27285

Timing of Changes in Alzheimer's Disease Plasma Biomarkers as Assessed by Amyloid and Tau <scp>PET</scp> Clocks

2025· article· en· W4411495137 sur OpenAlexfundno aff
Marta Milà‐Alomà, Duygu Tosun, Suzanne E. Schindler, Isabella Hausle, Kellen K. Petersen, Yan Li, Jeffrey L. Dage, Lei Du‐Cuny, Ziad S. Saad, Benjamin Saef, Gallen Triana‐Baltzer, David Raunig, Janaky Coomaraswamy, Michael V. Baratta, Emily A. Meyers, Yulia Mordashova, Carrie E. Rubel, Kyle Ferber, Hartmuth C. Kolb, Nicholas J. Ashton, Henrik Zetterberg, Erin G. Rosenbaugh, Martin Sabandal, Leslie M. Shaw, Anthony W. Bannon, William Z. Potter

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierGöteborgs UniversitetEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationBiogenEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbFujirebio USBioClinicaAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésBiomarkerPositron emission tomographyAmyloid (mycology)MedicineInternal medicineOncologyAlzheimer's diseaseDiseaseNeuroimagingTimelineAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativePathologyPsychologyNuclear medicineBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The objective of this study was to evaluate the timing of change of Alzheimer's disease (AD) plasma biomarkers (Aβ42/Aβ40, p-tau217, p-tau181, GFAP, and NfL) from six different assay platforms, alongside established AD biomarkers, using amyloid and tau positron emission tomography (PET)-based AD progression timelines. METHODS: Data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI), including 784 individuals with longitudinal amyloid PET and 359 with longitudinal tau PET, were analyzed to estimate the age at amyloid and tau PET positivity, respectively. Longitudinal plasma biomarker measurements were available from 190 individuals with an estimated amyloid PET positivity age and from 70 individuals with an estimated tau PET positivity age. In a subset of 17 clinical progressors, age at tau PET positivity strongly predicted symptom onset, allowing for estimation of symptom onset age. Biomarker trajectories based on time from amyloid or tau PET positivity or symptom onset were modelled using Generalized Additive Mixed models. Time intervals of significant biomarker change and the earliest timepoints at which biomarkers exceeded predefined abnormality thresholds were identified. RESULTS: All plasma biomarkers except NfL became abnormal prior to established thresholds for amyloid and tau PET positivity. Plasma Aβ42/Aβ40 became abnormal very early in both amyloid PET and tau PET timelines, while plasma GFAP became abnormal early in the tau PET timeline. Plasma Aβ42/Aβ40 levels plateaued, whereas plasma p-tau217, p-tau181, GFAP, and NfL levels increased throughout the modeled disease progression. Some variations in the timing of these changes were observed across different biomarker assays. INTERPRETATION: These findings suggest that the plasma Aβ42/Aβ40 may be useful in identifying individuals with very low levels of amyloid pathology, whereas p-tau, GFAP, and NfL may be useful in staging disease progression. ANN NEUROL 2025;98:508-523.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,317 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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