Plasma Markers of Astrocytic and Axonal Integrity in Idiopathic/Isolated REM Sleep Behavior Disorder (iRBD) as Predictors of Dementia with Lewy Bodies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Plasma biomarkers of neurodegeneration, astrogliosis, and neuroinflammation have been studied as potential biomarkers in neurodegenerative diseases. This study investigated whether these markers may predict phenoconversion to Parkinson's disease or dementia with Lewy bodies (DLB) in idiopathic/isolated REM sleep behavior disorder (iRBD). METHODS: In this longitudinal, single-center, iRBD cohort study (enrolled 2004-2022), plasma glial fibrillary acidic protein (GFAP), interleukin-6 (IL-6), neurofilament light chain (NfL), snare-associated protein 25 (SNAP25), soluble triggering receptor expressed on myeloid cells 2 (sTREM2), and chitinase 3-like protein (YKL-40) were measured using NeuroToolKit (Roche Diagnostics International Ltd). Associations between baseline plasma biomarkers and eventual development of manifest synucleinopathy during follow-up (up to 11 years) were assessed. RESULTS: A total of 143 iRBD participants (110 male, 67.7 ± 8.0 years) were included. Compared with non-phenoconverters, DLB-converters had higher baseline GFAP (0.115 vs. 0.071 ng/ml, P = 0.002) and NfL (3.55 vs. 2.51 pg/ml, P = 0.010). Baseline levels predicted DLB using non-phenoconverters without mild cognitive impairment as reference with area under the curve (AUC) = 0.79 for GFAP and 0.84 for NfL. CONCLUSION: Higher plasma GFAP and NfL were associated with increased risk of developing DLB in prodromal synucleinopathies. © 2025 The Author(s). Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».