An Amino Acid and Carnitine Metabolite Profile for the Early Detection and Differential Diagnosis of Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
As the most common type of dementia, Alzheimer's disease (AD) often presents challenges in terms of early identification. In particular, there is a notable lack of reliable and accessible biomarkers. To measure the levels of amino acids and carnitine metabolites in the peripheral blood of AD patients to identify cognitive impairment-associated metabolites, two cohorts were recruited in this cross-sectional study from September 2018 to October 2023. Serum amino acid and carnitine levels were measured using liquid chromatography-mass spectrometry. The test cohort (normal cognition (NC), n = 70; amnesic mild cognitive impairment (aMCI), n = 41; dementia, n = 92) was used to analyze differences in serum amino acid and carnitine levels and to create a metabolite profile. The diagnostic performance of the metabolite profile was first assessed within the test cohort through receiver operating characteristic (ROC) curve analysis and machine learning approaches. Subsequent cognitive impairment subgroup analysis further confirmed its diagnostic efficacy. Finally, the validation cohort (NC, n = 10; aMCI, n = 10; dementia; n = 10; FDPV (FTD, DLB, PDD and VaD), n = 30) was used to determine the diagnostic and differential diagnostic capabilities of the metabolite profile. In the test cohort, serum levels of a total of 36 amino acids and carnitine metabolites were dysregulated. A profile of seven key metabolites successfully identified patients with NC, aMCI, and dementia. Cognitive subgroup (based on the Montreal Cognitive Assessment) analysis revealed that the profile was suitable for screening for mild, moderate, and severe cognitive impairment. The validation cohort further demonstrated the successful application of the metabolic profile for the discrimination of NC, aMCI, and dementia, as well as for the differential diagnosis of dementia and FDPV. In conclusion, extensive alterations in amino acid and carnitine metabolism levels were found in the peripheral blood of dementia patients, and a profile of seven amino acids and carnitine could be used as potential indicators for aMCI and dementia.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».