No interaction between tau and <scp>TDP</scp>‐43 pathologies in either frontotemporal lobar degeneration or motor neurone disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Frontotemporal lobar degeneration (FTLD) is classified mainly into FTLD-tau and FTLD-TDP according to the protein present within inclusion bodies. While such a classification implies only a single type of protein should be present, recent studies have demonstrated dual tau and TDP-43 proteinopathy can occur, particularly in inherited FTLD. METHODS: We therefore investigated 33 patients with FTLD-tau (including 9 with MAPT mutation) for TDP-43 pathological changes, and 45 patients with FTLD-TDP (including 12 with hexanucleotide expansion in C9ORF72 and 12 with GRN mutation), and 23 patients with motor neurone disease (3 with hexanucleotide expansion in C9ORF72), for tauopathy. RESULTS: TDP-43 pathological changes, of the kind seen in many elderly individuals with Alzheimer's disease, were seen in only two FTLD-tau cases--a 70-year-old male with exon 10 + 13 mutation in MAPT, and a 73-year-old female with corticobasal degeneration. Such changes were considered to be secondary and probably reflective of advanced age. Conversely, there was generally only scant tau pathology, usually only within hippocampus and/or entorhinal cortex, in most patients with FTLD-TDP or MND. The extent of tau pathology in FTLD-TDP and MND, as with amyloid β protein, may relate to increased age and possession of Apolipoprotein ε4 allele. CONCLUSION: We find no predilection or predisposition towards an accompanying TDP-43 pathology in patients with FTLD-tau, irrespective of presence or absence of MAPT mutation, or that genetic changes associated with FTLD-TDP predispose towards excessive tauopathy. Where the two processes coexist, this is limited and probably causatively independent of each other.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».