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Enregistrement W2046176479 · doi:10.1371/journal.pone.0047905

Dissociation between Brain Amyloid Deposition and Metabolism in Early Mild Cognitive Impairment

2012· article· en· W2046176479 sur OpenAlexafffund
Liyong Wu, Jared Rowley, Sara Mohades, Antoine Leuzy, Marina Tedeschi Dauar, Monica Shin, Vladimir Fonov, Jianping Jia, Serge Gauthier, Pedro Rosa‐Neto

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, Los AngelesNational Institutes of HealthEisaiNational Natural Science Foundation of ChinaNorthern California Institute for Research and EducationUniversity of California, San DiegoBioClinicaBayer HealthCareAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeBiogenBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyAstraZenecaAmorfix Life SciencesSynarcNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésPrecuneusNeuroimagingPosterior cingulateStatistical parametric mappingCognitive impairmentVoxelAlzheimer's diseaseMedicineAmyloid (mycology)Voxel-based morphometryInternal medicineNeurosciencePathologyMagnetic resonance imagingBiologyCognitionDiseaseWhite matterRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The hypothetical model of dynamic biomarkers for Alzheimer's disease (AD) describes high amyloid deposition and hypometabolism at the mild cognitive impairment (MCI) stage. However, it remains unknown whether brain amyloidosis and hypometabolism follow the same trajectories in MCI individuals. We used the concept of early MCI (EMCI) and late MCI (LMCI) as defined by the Alzheimer's disease Neuroimaging Initiative (ADNI)-Go in order to compare the biomarker profile between EMCI and LMCI. OBJECTIVES: To examine the global and voxel-based neocortical amyloid burden and metabolism among individuals who are cognitively normal (CN), as well as those with EMCI, LMCI and mild AD. METHODS: In the present study, 354 participants, including CN (n = 109), EMCI (n = 157), LMCI (n = 39) and AD (n = 49), were enrolled between September 2009 and November 2011 through ADNI-GO and ADNI-2. Brain amyloid load and metabolism were estimated using [(18)F]AV45 and [(18)F]fluorodeoxyglucose ([(18)F]FDG) PET, respectively. Uptake ratio images of [(18)F]AV45 and [(18)F]FDG were calculated by dividing the summed PET image by the median counts of the grey matter of the cerebellum and pons, respectively. Group differences of global [(18)F]AV45 and [(18)F]FDG were analyzed using ANOVA, while the voxel-based group differences were estimated using statistic parametric mapping (SPM). RESULTS: EMCI patients showed higher global [(18)F]AV45 retention compared to CN and lower uptake compared to LMCI. SPM detected higher [(18)F]AV45 uptake in EMCI compared to CN in the precuneus, posterior cingulate, medial and dorsal lateral prefrontal cortices, bilaterally. EMCI showed lower [(18)F]AV45 retention than LMCI in the superior temporal, inferior parietal, as well as dorsal lateral prefrontal cortices, bilaterally. Regarding to the global [(18)F]FDG, EMCI patients showed no significant difference from CN and a higher uptake ratio compared to LMCI. At the voxel level, EMCI showed higher metabolism in precuneus, hippocampus, entorhinal and inferior parietal cortices, as compared to LMCI. CONCLUSIONS: The present results indicate that brain metabolism remains normal despite the presence of significant amyloid accumulation in EMCI. These results suggest a role for anti-amyloid interventions in EMCI aiming to delay or halt the deposition of amyloid and related metabolism impairment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations52
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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