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Enregistrement W7118085624 · doi:10.1093/geroni/igaf122.3176

Combined impact of plasma phospho-tau 217, GFAP and NfL on longitudinal domain-specific cognitive decline

2025· article· en· W7118085624 sur OpenAlexaboutno aff
Chenyan Wu, Liu Chen, Jennifer R. Gatchel, Sudeshna Das, Pia Kivisäkk, Steven Arnold, Hiroko H. Dodge

Notice bibliographique

RevueInnovation in Aging · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive declineCognitionBiomarkerNeuropsychologyCohortNeurodegenerationExecutive functionsMontreal Cognitive AssessmentGlial fibrillary acidic protein

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Clinical trials are increasingly focused on pre-manifest and early Alzheimer’s disease. Accurately predicting clinical progression is important to avoid unnecessary treatment and improve trial efficiency. Plasma p-tau217, an indicator of tau pathology with strong associations to amyloid-beta pathology, NfL, a marker of axonal damage and neurodegeneration and GFAP, a marker of inflammation, are promising diagnostic and prognostic tools. Their combined use could offer more accurate prognostic insights than either biomarker alone. We examined the trajectories of domain-specific cognitive functions by stratifying participants based on plasma p-tau217, NfL and GFAP levels (high/low). Participants were from the Massachusetts Alzheimer’s Disease Research Center cohort (n = 523). Cognitive functions were assessed using the National Alzheimer’s Coordinating Center Uniform Data Set v1-3: global cognition (CDR sum of box; MMSE, MoCA converted in v3), memory (Logical Memory), executive functions (Trail Making Test B), language (Boston Naming), and language-based executive function (Category Fluency Animals). We used linear mixed-effects models with 8 groups combining 3 plasma biomarkers to predict cognitive trajectories over 7 years, controlling for age, sex, and education. High p-tau217 alone was significantly associated with declines in Logical Memory (coefficient=-0.12; p = 0.03) and Boston Naming (coefficient=-0.16; p < 0.01), but not associated with decline in CDR sum of box and MMSE unless combined with a high burden of NfL and/or GFAP (CDR group*time coefficients=0.17-0.34, p < 0.01; MMSE group*time coefficients=-0.39 to -0.69, p < 0.01). Neither high GFAP alone nor high NfL alone was associated with significant cognitive declines. The combined use of plasma biomarkers provides a promising approach for predicting domain-specific cognitive decline.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,336 · 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
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