Modell zur Vorhersage und Stratifizierung von Alzheimer-Patienten
2014
CHU de Montpellier and Université Montpellier I, Montpellier, Frankreich
Die Alzheimer-Krankheit ist die am weitesten verbreitete Form der Demenz. Liquor-Biomarker werden in großem Umfang zur Diagnose und zur Beobachtung des Krankheitsverlaufs eingesetzt. Es ist jedoch nicht eindeutig geklärt, wie diese Daten zu interpretieren sind und wie sie zur Vorhersage des Ausbruchs oder der Prognose der Krankheit verwendet werden können. Daher wird in dieser Studie eine biologische Wahrscheinlichkeitsskala entwickelt, um potenzielle Alzheimer-Patienten richtig vorherzusagen und zu schichten. Die Forscher verwenden Liquorproben aus verschiedenen Gedächtniskliniken und verwenden verschiedene Modelle, die die Werte von Amyloid beta 42, Tau und phosphoryliertem Tau kombinieren. Ein einfaches Modell, das auf einer nummerierten Klassifizierung der Biomarker beruht, wurde entwickelt und erwies sich als sehr effizient für die Vorhersage und Stratifizierung der Patienten aus den Gedächtniskliniken. Dies wurde rechnerisch und mit einem unabhängigen Datensatz aus verschiedenen Zentren validiert. Insgesamt wird hier ein mathematisches Vorhersagemodell vorgestellt, das dazu beitragen kann, Alzheimer-Patienten in sehr frühen Stadien der Krankheit oder sogar vor deren Ausbruch zu diagnostizieren und sie für die Behandlung oder klinische Forschung korrekt zu stratifizieren.
A diagnostic scale for Alzheimer’s disease based on cerebrospinal fluid biomarker profiles
Sylvain Lehmann
Eingestellt am: 29.08.2021
[1] https://alzres.biomedcentral.com/articles/10.1186/alzrt267[2] https://data.jrc.ec.europa.eu/dataset/a8fd26ef-b113-47ab-92ba-fd2be449c7eb
