Combined impact of plasma phospho-tau 217, GFAP and NfL on longitudinal domain-specific cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».