Body mass index and blood volume influence plasma biomarkers and positron emission tomography classification in preclinical Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION Blood‐based biomarkers (BBMs) are promising tools for Alzheimer's disease (AD) diagnosis, but their accuracy may be affected by body mass index (BMI) and blood volume (BV) through dilution. We investigated how BMI and BV influence BBM concentrations and PET prediction. METHODS Data from 241 cognitively unimpaired participants in the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) were examined to evaluate the influence of BMI/BV on BBMs (Aβ 42/40 , p‐Tau 181 , p‐Tau 217 , glial fibrillary acidic protein [GFAP], neurofilament light chain [NfL]) and BBM‐based PET predictions. RESULTS Elevated BMI/BV associated with lower BBM concentrations, especially for p‐Tau 217 and NfL, independent of brain amyloid burden. BMI‐stratified thresholds improved amyloid PET prediction, with higher BBM thresholds and area under the curve (AUC) values seen in normal weight compared to overweight or obese participants. Drastic BMI/BV declines due to weight loss increased BBM variability and systematic PET misclassification. DISCUSSION Adjusting for BMI/BV in BBM‐based diagnostics appears to improve accuracy and reliable detection of AD pathology, especially in preclinical stages. Highlights Body mass index (BMI) and blood volume (BV) significantly influenced plasma BBM concentrations in cognitively unimpaired (CU) individuals. Blood‐based biomarkers (BBMs) associated more strongly with BV than with BMI. Dilution effects were independent of brain amyloid burden. BMI‐stratified BBM thresholds improved amyloid positron emission tomography (PET) classification accuracy. Declines in BMI/BV resulted in PET prediction bias and systematic errors.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».