从临床测量中推断阿尔茨海默病的病理特征 活着的成年人

科学领域:

• 神经学 神经学
• 生物标志物 生物标志物
• 衰老研究研究 衰老研究

背景情况:

• 阿尔茨海默氏病的神经病理变化 (AD-NC) 对于识别患有阿尔茨海默氏病痴呆症 (ADD) 高风险的个体和确定ADD的亚型至关重要.
• 准确识别AD-NC对于及时干预和个性化治疗策略至关重要.

研究的目的:

• 开发和验证推算模型,以使用现有临床措施推断AD-NC.
• 评估推断AD-NC特征对事件ADD和死后确认的AD病理的预测能力.

主要方法:

• 惩罚性通用线性回归被用于训练四个AD-NC特征 (粉样β,,全球AD病理,病理性AD) 的归算模型.
• 模型使用Rush记忆和衰老项目的临床措施进行训练,并在宗教秩序研究 (ROS) 队列中得到验证.
• 推断的基线AD-NC特征被用来预测ROS参与者的事件ADD和死后病理AD.

主要成果:

• 在最后一次访问时推断的AD-NC特征与死后测量相关 (R2 = 0.1880.316) 和预测的病理性AD (AUC = 0.765).
• 推断的基线AD-NC特征显著预测了事件ADD,推断的病理AD显示出最强的预测能力 (AUC = 0.9190.896为35年的预测).
• 推断的基线AD-NC特征也在8年后对死后的病理性AD进行了歧视 (p < 1.4×10−10).

结论:

• 临床测量可以有效地用于推断老年成年人的AD-NC特征.
• 推断的AD-NC特征作为有希望的生物标志物用于估计AD-NC负担和预测未来的AD痴呆风险.