Temporal Modeling of Amyloid and Tau Trajectories in Alzheimer’s Disease using PET and Plasma Biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objective To compare PET and plasma-based temporal modeling of amyloid and tau biomarkers in Alzheimer’s disease Methods Longitudinal amyloid PET, 18 F-flortaucipir tau-PET, and Fujirebio Lumipulse plasma p-tau 217 from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and University of Pennsylvania Alzheimer’s Disease Research Center (Penn ADRC) were used to generate biomarker trajectory models using Sampled Iterative Local Approximation (SILA). SILA models using plasma p-tau 217 were compared to amyloid and tau PET-based models to estimate tau onset age (ETOA) and estimate amyloid onset age (EAOA), and factors influencing ETOA and time from ETOA to dementia were evaluated for PET and plasma-based models. Results Plasma-based models generated similar results to PET for EAOA and ETOA, with stronger model agreement for ETOA than EAOA. Accuracy of estimated onset age compared to actual onset age was high within modality with slightly greater error when comparing across modalities (i.e. plasma to PET). For both plasma and PET models, earlier ETOA was associated with younger EAOA, female sex, and ≥1 ApoE ε4 allele. Earlier dementia onset after ETOA was associated with later ETOA for both plasma and PET models, while male sex was associated with shorter tau to dementia gap in plasma models. Interpretation Temporal modeling of plasma biomarkers provides comparable information to PET-based models, particularly for tau onset age. Plasma-based temporal modeling can serve as a widely accessible tool for clinical assessment of biological disease duration that places the patient on the disease timeline, which may allow for improved discussion of prognosis and treatment decisions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».