Diagnostic utility of plasma p‐tau217 differs by Alzheimer's disease tau‐based subtypes
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Blood-based biomarkers, most notably plasma phosphorylated tau (p-tau)217, have transformed the diagnostic landscape of Alzheimer's disease (AD). Methods: We applied an unsupervised machine learning approach to tau positron emission tomography (PET) imaging in 606 participants (age 73.95 ± 7.72; 309 female) to identify AD subtypes. Within each subtype, we evaluated plasma p-tau217 levels, their association with regional tau PET uptake, differences between cognitively unimpaired (CU) and cognitively impaired (CI) individuals, and relationships to cognitive performance. Results: Four subtypes were identified: limbic, medial temporal lobe (MTL) sparing, posterior, and lateral temporal (l temporal). Plasma p-tau217 was elevated in CI versus CU in limbic, posterior, and l temporal subtypes and strongly associated with tau deposition and cognitive performance. In the MTL-sparing subtype, p-tau217 showed a significant association with tau but no elevation in CI and no relationship to cognition. Discussion: These findings indicate that p-tau217's diagnostic utility varies across AD subtypes, reflecting distinct biological mechanisms not captured by current blood biomarkers. Highlights: Plasma phosphorylated tau (p-tau)217 differentiated cognitively unimpaired from impaired individuals in most subtypes, with the notable limitation of the medial temporal lobe (MTL)-sparing group.P-tau217 level was linked to regional tau accumulation as measured by tau positron emission tomography, across all subtypes.The MTL-sparing subtype appeared to be unique, as p-tau217 was not elevated in cognitively impaired individuals, and there was no clear relationship between p-tau217 levels and cognitive performance.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».