A Blood Biomarker‐guided Precision Medicine Approach for Individualized Neurodegenerative Disease Risk Reduction and Treatment: The Future of Preventive Neurology?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study investigates plasma proteins as potential markers for early detection and intervention of Alzheimer's Disease (AD) and other Neurodegenerative Diseases (NDDs). Participants with a family history of NDDs and minimal neurological symptoms, along with healthy controls, were recruited from five sites in the US and Canada. As of April 23, 2025, 198 participants were recruited, with 81 having longitudinal assessments analyzed. METHOD: Participants receiving preventive neurology or medicine care were divided into two groups: "Intervention 1" for those adhering to over 60% of risk reduction interventions, and "Intervention 2" for those adhering to less than 60%. These were compared to healthy controls and AD controls. NDD risk reduction included lifestyle changes, lipid-lowering agents, GLP1s, HRT, Statins, Zetia, and SSRIs. RESULTS: NULISA testing revealed significant changes in three ratios (Aβ42/40, pTau217/Aβ42, pTau181/Aβ42, Oligo-SNCA/SNCA) for Intervention 1 and two ratios for Intervention 2. Additionally, 34 individual biomarkers changed significantly in Intervention 1 and 26 in Intervention 2. Multi-modal interventions showed the highest number of significant changes. Lumipulse testing showed significant differences in the pTau181/AB42 ratio, Aβ40, Aβ42, pTau181, and pTau217 in Intervention 1, and changes in the pTau181/AB42 ratio, Aβ42, and pTau181 in Intervention 2. Controls showed no significant changes. CONCLUSION: The study concluded that higher compliance to interventions led to more significant changes in protein markers. Multi-modal interventions were most effective. Novel alpha-synuclein markers also changed, potentially aiding in evaluating interventions for Lewy Body Dementia and Parkinson's disease. These markers may serve as future outcome measures for preventive neurology care.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,013 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».