Plasma biomarkers in neuropsychiatric syndromes: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Neuropsychiatric symptoms (NPS) are common features of neurodegenerative disease (NDD) but are relatively understudied compared to cognition, especially regarding biomarkers. Further, emerging evidence describes the utility of systematic assessment of NPS across the cognitive continuum, even in advance of dementia. In this narrative review, we discuss the role of plasma biomarkers in relation to NPS across the cognitive continuum of unimpaired, subjective cognitive decline, mild cognitive impairment, and dementia. While Alzheimer's disease is the primary focus, vascular, Lewy body, and frontotemporal dementia etiologies are also discussed. Literature searches included NPS and dementia-related search terms with additional literature identified based on the author group's subject area expertise. We found that plasma biomarkers are a burgeoning field, and scalability and accessibility make them well-suited for the study of NPS across the disease continuum. In early-stage NDD, diagnostic biomarkers are best suited for discriminating NDD-related NPS from non-NDD psychiatric syndromes and/or NPS due to other causes. In those with dementia, monitoring and prognostic biomarkers may enable the assessment of treatment response or help predict the risk of worsening symptoms. We conclude that plasma amyloid-β and tau show great promise in assessing NPS, especially during early-stage disease, but inflammatory and genetic biomarkers may also play a role across the disease course. Systematic research is required, keeping in mind the ethical considerations of knowing biomarker status in early-stage disease.
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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 | 0,002 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».