Dataset
Notice bibliographique
Résumé
Background: Alzheimer’s disease (AD) is the most common type of dementia, with progressive onset of clinical symptoms. The main pathological hallmarks are brain deposits of extracellular amyloid beta plaques and intracellular neurofibrillary tangles (NFT). Cerebrospinal fluid reflects pathological changes in the brain; amyloid beta 1-42 is a marker of amyloid plaques, while total and phosphorylated tau are markers of NFT formation. Additional biomarkers associated with disease pathogenesis are needed, for better prognosis, more specific diagnosis, prediction of disease severity and progression and for improved patient classification in clinical trials. The aim of the present study was to evaluate brain-specific proteins as potential biomarkers of progression of AD. Methods: Overall, 30 candidate proteins were quantified in cerebrospinal fluid (CSF) samples from patients with mild cognitive impairment (MCI) and mild, moderate and severe AD dementia (n=101) using mass spectrometry-based selected reaction monitoring assays. ELISA was used for neuronal pentraxin receptor-1 (NPTXR) confirmation. Results: The best discrimination between MCI and more advanced AD stages (moderate and severe dementia) was observed for protein NPTXR (area under the curve, AUC=0.799). A statistically different abundance of this protein was observed between the two groups, with severe AD patients having progressively lower levels (p<0.05). ELISA confirmed lower levels in AD, in a separate cohort that included controls, MCI and AD patients. Conclusions: We conclude that NPTXR protein in CSF is a novel potential biomarker of AD progression and could have important utility in assessing treatment success in clinical trials.
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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 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,109 | 0,182 |
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 ».