Reference proteins to improve Core 1 and Core 2 Alzheimer’s disease CSF and plasma biomarkers
Notice bibliographique
Résumé
Concentration-based fluid biomarkers represent an informative and cost-effective way to detect and monitor Alzheimer's disease (AD) pathology. However, non-AD-related interindividual variation in biofluids can also affect biomarker concentrations. Here, we investigated whether normalization of CSF and plasma biomarkers to reference proteins, such as amyloid-β40 (Aβ40) and non-phosphorylated mid-region tau (np-tau), improves their robustness and reliability of representing AD pathology load. Using the Swedish BioFINDER-2 cohort [n = 1702, 50.7% male, mean (standard deviation) age 68.4 (12.2) years], we compared the associations between tau/Aβ-PET load and fluid biomarkers alone versus biomarkers in a ratio with a reference protein (Aβ40 or np-tau) in univariate linear regression models. Fluid biomarkers included CSF and plasma measures of p-tau217, p-tau181, p-tau205, np-tau181-190, np-tau195-210, np-tau212-221, Aβ42 and Aβ40; CSF MTBR-tau243, SNAP-25, neurogranin, YKL-40 and sTREM2; and plasma eMTBR-tau243. Biomarkers were measured with mass spectrometry assays and/or immunoassays. In addition, we performed validation and extended analyses, comparing, for example, group-level diagnostic differences and longitudinal biomarker trajectories, in three independent prospective cohorts [BioFINDER-1, Knight Alzheimer Disease Research Center (ADRC) and Translational Biomarkers in Aging and Dementia (TRIAD)] and in an Italian multiple sclerosis cohort. CSF Aβ40 normalization significantly strengthened the associations of several core CSF AD biomarkers, including CSF MTBR-tau243, p-tau isoforms and synaptic biomarkers, with tau-PET (ΔR2 = 0.064-0.24) and Aβ-PET (ΔR2 = 0.016-0.28). Normalization to CSF np-tau mainly improved concordance with Aβ-PET (ΔR2 = -0.0059 to 0.19). The strongest association with tau-PET was observed for MTBR-tau243/Aβ40 (R2 = 0.78, compared with 0.65 for non-normalized MTBR-tau243), and with Aβ-PET for p-tau217/np-tau (R2 = 0.65, compared with 0.46 for non-normalized p-tau217). Plasma biomarker associations with tau-PET improved when using normalization to plasma Aβ40 or np-tau (ΔR2 = 0.004-0.14), with the strongest effect for eMTBR-tau243/np-tau (R2 = 0.72 versus 0.60). Associations with Aβ-PET were enhanced with np-tau normalization (ΔR2 = 0.018-0.16, strongest for p-tau217/np-tau: R2 = 0.62 versus 0.53). The results were replicated in Knight ADRC and TRIAD. Furthermore, longitudinal analyses showed that Aβ40 normalization typically reduced interindividual rather than intra-individual variability over time. Normalization did not enhance group-level differences in inflammatory CSF biomarkers in AD, nor did it improve biomarker associations in the multiple sclerosis cohort. In conclusion, normalization of CSF and plasma biomarkers to reference proteins, such as Aβ40 or np-tau, enhances their association with brain tau and Aβ pathology, making already high-performing AD fluid biomarkers even more accurate.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».