White Matter Changes are Associated with Ventricular Expansion in Aging, Mild Cognitive Impairment, and Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
White matter lesions are highly prevalent in individuals with Alzheimer's disease (AD). Although these lesions are presumed to be of vascular origin and linked to small vessel disease in older adults, little information exists about their relationship to markers of classical AD neurodegeneration. Thus, we examined the link between these white matter changes (WMC) segmented on T1-weighted MRI and imaging markers presumed to be altered due to primary AD neurodegenerative processes. Tissue microstructure of WMC was quantified using diffusion tensor imaging and the relationship of WMC properties and volume to neuroimaging markers was examined in 219 cognitively healthy older adults and individuals with mild cognitive impairment and AD using data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. No significant group differences in WMC properties were found. However, there were strong associations between diffusivity of WMC and ventricular volume, volume of WMC and total WM volume. In comparison, group differences in parahippocampal white matter microstructure were found for all diffusion metrics and were largely explained by hippocampal volume. Factor analysis on neuroimaging markers suggested two independent sets of covarying degenerative changes, with potentially age- and vascular-mediated tissue damage contributing to one factor and classical neurodegenerative changes associated with AD contributing to a second factor. These data demonstrate two potentially distinct classes of degenerative change in AD, with one factor strongly linked to aging, ventricular expansion, and both volume and tissue properties of white matter lesions, while the other factor related to classical patterns of cortical and hippocampal neurodegeneration in AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».