在一般人群中预测粉样β病理.
Phuong Thuy Nguyen Ho1, Joyce van Arendonk1,2, Rebecca M E Steketee1
1Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus MC, University Medical Centre, Rotterdam, the Netherlands.
概括
在老年人中预测粉样β (Aβ) 阳性对于早期发现阿尔茨海默病至关重要. 使用可访问因素的新模型显示,有望以成本高效的方式识别有风险的个体.
科学领域:
- 神经学 神经学
- 生物标志物发现发现
- 老年学是指老年学的学科.
背景情况:
- 在老年人群中,对粉样β (Aβ) 阳性的准确预测模型是早期阿尔茨海默病 (AD) 风险识别所需的.
- 这些模型可以作为具有成本效益的工具来识别有风险的个人.
研究的目的:
- 开发和验证模型,以使用易于获得的预测器来预测Aβ阳性.
- 在以人口为基础的样本中评估这些模型的概括性.
主要方法:
- 在无症状阿尔茨海默氏症 (A4) 治疗中开发了Aβ预测模型 (n=4,119).
- 包括人口统计,认知,日常运作,健康和生活方式因素等预测因素.
- 在基于人口的鹿特丹研究中验证的模型 (n=500).
主要成果:
- 在A4研究中的最佳模型 (AUC=0.73) 包括年龄,APOE ε4,家族病史,认知,行走和睡眠.
- 这种模型在鹿特丹研究中获得了更高的准确性 (AUC=0.85).
- 与仅使用年龄和APOE ε4的模型相比,这种改善是微不足道的.
结论:
- 开发了使用廉价,非侵入性措施的Aβ预测模型.
- 成功地将模型应用于代表老年非痴呆成年人的一般人口样本.
- 这些模型为一般老龄化人口的风险分层提供了一种可行的方法.
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