The Alzheimer Structural Connectome: Changes in Cortical Network Topology with Increased Amyloid Plaque Burden
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate differences in the structural connectome among patients with normal cognition (NC), mild cognitive impairment (MCI), and Alzheimer disease (AD) and to determine associations between the structural connectome and cortical amyloid deposition. MATERIALS AND METHODS: Patients enrolled in a multicenter biomarker study (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative [ADNI] 2) who had both baseline diffusion-tensor (DT) and florbetapir positron emission tomography (PET) data at the time of data analyses in November 2012 were studied. All institutions received institutional review board approval. There were 102 patients in ADNI 2 who met criteria for analysis. Patients' T1-weighted images were automatically parcellated into cortical regions of interest. Standardized uptake value ratio (SUVr) was calculated from florbetapir PET images for composite cortical regions (frontal, cingulate, parietal, and temporal). Structural connectome graphs were created from DT images, and connectome topology was analyzed in each region by using graph theoretical metrics. Analysis of variance of structural connectome metrics and florbetapir SUVr across diagnostic group was performed. Linear mixed-effects models were fit to analyze the effect of florbetapir SUVr on structural connectome metrics. RESULTS: Diagnostic group (NC, MCI, or AD) was associated with changes in weighted structural connectome metrics, with decreases from the NC group to the MCI group to the AD group shown for (a) strength in the bilateral frontal, right parietal, and bilateral temporal regions (P < .05); (b) weighted local efficiency in the left temporal region (P < .05); and (c) weighted clustering coefficient in the bilateral frontal and left temporal regions (P < .05). Increased cortical florbetapir SUVr was associated with decreases in weighted structural connectome metrics; namely, strength (P = .00001), weighted local efficiency (P = .00001), and weighted clustering coefficient (P = .0006), independent of brain region. For every 0.1-unit increase in florbetapir SUVr, there was a 14% decrease in strength, an 11% decrease in weighted local efficiency, and a 9% decrease in weighted clustering coefficient, regardless of the analyzed cortical region or, in the case of weighted local efficiency and clustering coefficient, diagnostic group. CONCLUSION: Increased amyloid burden, as measured with florbetapir PET imaging, is related to changes in the topology of the large-scale cortical network architecture of the brain, as measured with graph theoretical metrics of DTI tractography, even in the preclinical stages of AD. Online supplemental material is available for this article.
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 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 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».