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Enregistrement W7117325764 · doi:10.1002/alz70856_103532

TMEM106B modulates disease severity in genetic frontotemporal dementia phenoconverters

2025· article· en· W7117325764 sur OpenAlexaff
Maurice Pasternak, Saira S. Mirza, Andrew D. Paterson, Carmela M. Tartaglia, Sara Mitchell, Sandra E. Black, Morris Freedman, David F. Tang‐Wai, Ekaterina Rogaeva, David M. Cash, Martina Bocchetta, John van Swieten, Robert Laforce, Fabrizio Tagliavini, Barbara Borroni, Daniela Galimberti, Caroline Graff, Elizabeth Finger, Sandro Sorbi, Alexandre de Mendonça, Christopher Butler, Alexander Gerhard, Raquel Sánchez‐Valle, Fermin Moreno, Matthis Synofzik, Rik Vandenberghe, Simon Ducharme, Johannes Levin, Markus Otto, Isabel Santana, Jonathan D. Rohrer, Mario Masellis, GENFI

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteUniversity of TorontoWestern UniversityUniversité LavalHealth Sciences CentreUniversity Health NetworkOccupational Cancer Research CentreBaycrest HospitalHospital for Sick ChildrenOntario Brain InstituteMontreal Neurological Institute and HospitalToronto Western HospitalSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontotemporal dementiaDiseaseGenetic predispositionDementiaPathogenesisGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background A common variant within TMEM106B is associated with risk for Frontotemporal Lobar Degeneration‐Tar DNA binding Protein‐43 (FTLD‐TDP). A recent study has shown that the minor allele G of TMEM106B‐rs1990622 confers protection against FTLD‐TDP in symptomatic mutation carriers through reductions in NfL serum levels, brain atrophy, and cognitive decline. It is unknown whether this protective effect is present in phenoconverters of the disease. Method We included 518 participants from the GENetic Frontotemporal dementia Initiative (GENFI), which recruits genetic FTD cases and their family members, both carriers and non‐carriers of FTD mutations. Of these, 21 were phenoconverters, 209 were non‐carrier controls, 70 were presymptomatic and 45 symptomatic C9orf72 carriers, 92 presymptomatic and 29 symptomatic GRN carriers, and 39 presymptomatic and 13 symptomatic MAPT carriers. Effects of interaction between TMEM106B‐rs1990622 and phenoconverter status were examined using mixed effects models, with a random effects structure featuring subjects nested within families and fixed effects for age at baseline and sex. Serum neurofilament light chain (NfL) was measured using the Simoa platform. Cognitive assessment included the Mini‐Mental State Examination (MMSE), tests of attention, processing speed, executive function, and language, as well as the Cambridge Behavioural Inventory (CBI), with mixed effects also including years of education as a covariate. Brain volumetry was assessed using T1‐weighted MRI and these mixed effect models also included additional covariates of total intracranial volume and scanner site. Result In phenoconverters, each copy of the protective allele G was associated with a significant reduction in the rate of serum NfL accumulation (‐5.33 pg/mL/year; p = 7.79 × 10 −9 ). Structural imaging analyses revealed decreased rates of atrophy in fronto‐orbital regions and the insular cortex among protective allele carriers. Cognitive trajectories showed significantly slower decline across multiple domains including general cognition (MMSE; p = 0.003), attention and processing speed ( p = 2.2 × 10 −4 ), executive function ( p = 2.6 × 10 −7 ), language ( p = 2.9 × 10 −3 ), and behavioural symptoms as measured by CBI ( p = 9.5 × 10 −3 ). Conclusion The TMEM106B‐rs1990622 protective variant significantly modulates disease progression in genetic FTD phenoconverters across multiple markers, suggesting its potential as a therapeutic target.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,268 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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