Blood-based Biomarkers of Alzheimer’s Disease and Neurodegeneration in an Indigenous African Cohort using both SIMOA and NULISA Platforms
Notice bibliographique
Résumé
Background: In low- and middle-income countries, Alzheimer's disease and related dementias (ADRD) constitute a growing public health burden. Indeed, the lack of awareness and easy screening tools, such as blood-based biomarkers, leaves many patients undiagnosed. In this study, we explored the core biomarkers of AD in an indigenous African cohort (VALIANT) to assess their relevance and potential utility to aid clinical diagnosis. Methods: Nigerian African older adults (n = 967; ≥50 years) participating in the VALIANT study completed a baseline cross-sectional evaluation with associated clinical diagnosis. We quantified phosphorylated tau (p-tau 217), glial fibrillary acidic protein (GFAP), neurofilament light (NfL), and amyloid beta (Aβ42 and Aβ40) levels in plasma with both the Single Molecule Assay (SIMOA, Quanterix) and Nucleic acid-Linked Immuno-Sandwich Assay (NULISA, Alamar) platforms. Results: < 0.05). These results were consistent across both SIMOA and NULISA platforms. Comparison between sexes showed higher levels of biomarkers in male participants across diagnostic groups. We identified a significant effect of apoE E4 proteotype on p-tau217 levels after adjusting for age and sex but no significant effect on the other AD biomarkers. Conclusion: This first application of cutting-edge plasma AD biomarker immunoassay using two ultrasensitive platforms in an indigenous African cohort showed good concordance and underscores the relevance and utility of blood-based biomarkers of AD in diverse populations. Additionally, sex differences could unveil biological distinctions inherent in the African population.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».