通过非线性混合效应模型表征阿尔茨海默病生物标志物级联
摘要：阿尔茨海默病（AD）研究已经转向关注生物标志物轨迹及其在理解潜在AD相关病理过程中的潜在用途。在这种现代AD研究中，提出了一个概念框架，假设生物标志物级联是潜在AD病理的结果。在本文中，我们利用生物标志物级联的想法，并开发了使用非线性混合效应模型来描述AD生物标志物轨迹作为潜在AD疾病进展的函数的方法。我们定制了我们的方法以解决BIOCARD和ADNI研究中存在的一些真实数据挑战。我们通过模拟研究和BIOCARD和ADNI数据的分析结果来说明所提出的方法，展示了来自CSF、MRI和认知领域的各种生物标志物的排序。我们研究了这些数据集中AD生物标志物的级联模式，并呈现了关于个体水平随时间的预测结果。这些发现突显了概念生物标志物级联框架在诊断和监测中的潜力。
作者：Zhuojun Tang, Yuxin Zhu, Zheyu Wang
论文ID：2304.09754
分类：Applications
分类简称：stat.AP
提交时间：2023-04-20