Predicting onset of symptomatic Alzheimerʼs disease with plasma p-tau217 clocks

医学 内科学 疾病 肿瘤科 正电子发射断层摄影术 生物标志物 临床试验 心脏病学 发病年龄 阿尔茨海默病 临床意义 淀粉样蛋白(真菌学) 内分泌学 试验预测值 血浆水平
作者
Kellen Petersen,Marta Milà-Alomà,Yan Li,Lianlian Du,Chengjie Xiong,Duygu Tosun,Benjamin Saef,Ziad S. Saad,Lei Du‐Cuny,Janaky Coomaraswamy,Yulia Mordashova,Carrie Rubel,Emily A. Meyers,L. Shaw,Jeffrey L. Dage,Nicholas J. Ashton,Henrik Zetterberg,Kyle Ferber,Gallen Triana-Baltzer,Michael Baratta
出处
期刊:Nature Medicine [Nature Portfolio]
被引量:1
标识
DOI:10.1038/s41591-026-04206-y
摘要

Abstract Predicting not just if, but also when, cognitively unimpaired individuals are likely to develop onset of Alzheimerʼs disease (AD) symptoms would be useful to clinical trials and, eventually, clinical practice. Although clock models based on amyloid and tau positron emission tomography have shown promise in predicting the onset of AD symptoms, a model based on plasma biomarkers would be more accessible. Using longitudinal plasma %p-tau217 (the ratio of phosphorylated to non-phosphorylated tau at position 217) from two independent cohorts ( n = 258 and n = 345), clock models were used to estimate the age at plasma %p-tau217 positivity. The estimated age at plasma %p-tau217 positivity was associated with the age at onset of AD symptoms (adjusted R 2 of 0.337−0.612) with a median absolute error of 3.0−3.7 years. Notably, the time from %p-tau217 positivity to onset of AD symptoms was markedly shorter in older individuals. Similar models were constructed with data from one p-tau217/Aβ42 immunoassay and four plasma p-tau217 immunoassays. These findings suggest that the time until onset of AD symptoms can be estimated using a single blood test within a margin of error that is acceptable for use in clinical trials.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
小QI发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
2秒前
夏日完成签到,获得积分10
2秒前
2秒前
yang发布了新的文献求助10
2秒前
无花果应助科研通管家采纳,获得10
2秒前
2秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
woshi123应助暴发户采纳,获得30
3秒前
3秒前
冰雪发布了新的文献求助10
3秒前
斯文败类应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
科目三应助科研通管家采纳,获得10
3秒前
彭于晏应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
4秒前
qingqing发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
完美世界应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
吴彦祖发布了新的文献求助10
4秒前
BRADp发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
5秒前
墨叶发布了新的文献求助10
5秒前
我们发布了新的文献求助10
5秒前
烟花应助激动的大山采纳,获得10
6秒前
Xiuki应助留胡子的烤鸡采纳,获得10
6秒前
6秒前
fffyyy发布了新的文献求助10
7秒前
科研通AI6.4应助研友_惊鸿采纳,获得30
7秒前
m00ncak1发布了新的文献求助10
7秒前
悠悠完成签到,获得积分10
8秒前
8秒前
9秒前
9秒前
10秒前
淡然冬灵发布了新的文献求助10
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Principles of town planning: translating concepts to applications 1000
2016 Venous Blood Study (VBS) (Final V3.0) 510
Management and the Arts 510
Matrix Methods in Data Mining and Pattern Recognition Second Edition 510
The Effective Clinical Neurologist 3ed 500
The Great Hymn to Šamaš 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7699638
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9259002
关于积分的说明 20017499
捐赠科研通 7274825
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3293574
关于科研通互助平台的介绍 2448972
邀请新用户注册赠送积分活动 2299927