Ageing and Neurodegeneration: A Study of Plasma Biomarkers and Neuroimage in a Brazilian Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Plasma biomarkers have emerged as promising tools for diagnosing, prognosis, and monitoring neurodegenerative diseases. Neurofilament light chain (NfL) is a sensitive biomarker of neuroaxonal damage, associated with neurodegeneration and loss of brain volume. While studies from Europe and the United States have already defined robust reference values for plasma NfL in their local populations, the developing world lags behind. Local reference values for plasma NfL have not yet been established in Brazil or Latin America, and testing of the clinical utility of NfL is still needed. Our study aimed to contribute to the establishment of local reference values for plasma NfL and other neurodegeneration biomarkers in Brazil, by analyzing a cohort of healthy older Brazilians. Longitudinal data and samples allowed for assessing plasma biomarkers in normal aging and investigating their correlation with cortical folding. METHOD: This study involved samples from 77 cognitively healthy older subjects (first MRI: 70.2 ± 5 years [n = 77]; second MRI: 72.8 ± 6.1 years [n = 16], third MRI: 76.9 ± 3.6 years [n = 12]), enrolled in a longitudinal study on dementia at IDOR, run continuously since 2011. Structural T1w MRI (3T Philips Achieva) data were used. Global morphological measurements of the surfaces were generated with FreeSurfer v7.2.0. Plasma biomarkers were measured on a SIMOA HD-X instrument, using commercial kits. RESULT: Data from our cohort allowed us to determine normal values and the annual rate of increase in plasma NfL in aging Brazilian subjects (Pearson r =0.4993, p <0.001). Correlations to with Grey matter volume (Pearson r = -0.29, p < 0.0001), White matter volume (Pearson r = -0.21, p = 0.0022), Mean Cortical Thickness (Pearson r = -0.22, p < 0.001) and hippocampus volume (Pearson r = -0.39, p < 0.0001) were also measured. CONCLUSION: Plasma NfL is a promising biomarker for neurodegenerative changes, showing strong correlations with aging and brain volume reductions in gray matter, white matter, hippocampus, and cortical thickness. Establishing reference values for the Brazilian population is essential for clinical application, supporting its use in diagnosing and monitoring neurodegenerative diseases.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».