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Enregistrement W7119213024 · doi:10.1002/alz70856_105185

Uncovering Lipid Biomarkers Linked to Methylphenidate Efficacy in Treating Apathy in Alzheimer's Disease: Insights from the ADMET 2 trial

2025· article· en· W7119213024 sur OpenAlexaff
Myuri Ruthirakuhan, P. Rosenberg, Norman J. Haughey, Jacobo Mintzer, Nathan Herrmann, Suzanne Craft, A B Lerner, Allan I. Levey, Prasad R. Padala, Anton P. Porsteinsson, Christopher H van Dyck, David Shade, Maya Mills, Krista L. Lanctôt

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésApathyLipidomicsMethylphenidateDiseasePathway analysisRandomized controlled trialLipid profile

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Apathy is a prevalent neuropsychiatric symptom (NPS) in Alzheimer's disease (AD), linked to functional impairment and reduced quality of life. The Apathy in Dementia Methylphenidate Trial 2 (ADMET‐2) found modest efficacy of methylphenidate (MPH) for treating apathy, but treatment responses varied. This highlights the need for biomarkers to personalize treatments. Lipidomic profiling offers a promising approach by providing insights into the molecular basis of treatment response. Beyond their structural role in cell membranes, lipids serve as bioactive signaling molecules essential to neurotransmission, neuroinflammation, and synaptic plasticity—processes disrupted in NPS and AD. This study aimed to identify lipid species associated with MPH treatment response and explore lipid pathway disruptions in responders versus non‐responders. Method Participants randomized to MPH in ADMET‐2 were analyzed. Responders were defined by a 4‐point improvement on the Neuropsychiatric Inventory Apathy subscale (NPI‐A). Baseline plasma samples underwent lipidomic profiling. Partial Least Squares Discriminant Analysis (PLS‐DA) was used to identify lipid species distinguishing responders from non‐responders, with model performance evaluated by area under the curve (AUC). Identified lipid species were analyzed in MetaboAnalyst for pathway enrichment. Result A total of 45 participants were included, with 28 classified as responders. The PLS‐DA model achieved robust discrimination between responders and non‐responders, with an AUC of 0.81, indicating good predictive performance. Pathway analysis in MetaboAnalyst revealed disruption in lipid pathways related to ceramide, phosphospingolipid, and glycosphingolipid metabolism. Conclusion This study demonstrates the utility of lipidomic profiling in identifying biomarkers of response to MPH in AD patients with apathy. The observed disruptions in ceramide, phosphosphingolipid, and glycosphingolipid metabolism suggest a role for sphingolipid signaling which could have effects on neurotransmission, neuroinflammation, and synaptic plasticity—key processes implicated in NPS and AD. The identified lipidomic species and pathways offer insights into the molecular mechanisms underlying treatment response and could inform future biomarker‐guided interventions.

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)0,004
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,294 · 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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