Insulin Resistance Predicts Medial Temporal Hypermetabolism in Mild Cognitive Impairment Conversion to Alzheimer Disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer disease (AD) is characterized by progressive hypometabolism on [(18)F]-fluorodeoxyglucose positron emission tomography (FDG-PET) scans. Peripheral insulin resistance (IR) increases AD risk. No studies have examined associations between FDG metabolism and IR in mild cognitive impairment (MCI) and AD, as well as MCI conversion to AD. We studied 26 cognitively normal (CN), 194 MCI (39 MCI-progressors, 148 MCI-stable, 2 years after baseline), and 60 AD subjects with baseline FDG-PET from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Mean FDG metabolism was derived for AD-vulnerable regions of interest (ROIs), including lateral parietal and posteromedial cortices, medial temporal lobe (MTL), hippocampus, and ventral prefrontal cortices (vPFC), as well as postcentral gyrus and global cerebrum control regions. The homeostasis model assessment of IR (HOMA-IR) was used to measure IR. For AD, higher HOMA-IR predicted lower FDG in all ROIs. For MCI-progressors, higher HOMA-IR predicted higher FDG in the MTL and hippocampus. Control regions showed no associations. Higher HOMA-IR predicted hypermetabolism in MCI-progressors and hypometabolism in AD in medial temporal regions. Future longitudinal studies should examine the pathophysiologic significance of the shift from MTL hyper- to hypometabolism associated with IR.
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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 ».