Amyloid Beta-Weighted Cortical Thickness: A New Imaging Biomarker in Alzheimer's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is the most common neurodegenerative disorder pathologically characterized by amyloid-beta (Aβ) plaques and neurofibrillary tangles. The aggregation of Aβ precedes tau pathologies in AD; however, the causal relation between the two pathologies and the mechanisms by which aggregated forms of Aβ contribute to cortical thinning are not fully understood. We proposed quantitative Aβ-weighted cortical thickness analysis to investigate the regional relationship between cortical thinning and amyloid plaque deposition using magnetic resonance (MR) and Pittsburg Compound B (PiB) positron emission tomography (PET) images in patients with AD, mild cognitive impairment (MCI), and subjects with normal cognition. We hypothesized that there are cortical areas that have prominent changes associated with Aβ deposition and there are areas that are relatively independent from Aβ deposition where pathologies other than Aβ (such as tau) are predominant. The study was performed using MRI and PiB PET data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. We measured accuracy of classification models in three different pairs of groups comparing AD, MCI, and normal cognition. Classification models that used Aβ-weighted cortical thickness were not inferior to classification models that used only cortical thickness or amyloid deposition. In addition, based on timing of changes in cortical thinning and Aβ deposition such as Aβ deposition after cortical thinning; cortical thinning after Aβ deposition, or concurrent Aβ deposition and cortical thinning, we identified three types of relationships between cortical thinning and Aβ deposition: (1) Aβ-associated cortical thinning; (2) Aβ-independent cortical thinning; and (3) Aβ deposition only without cortical thinning. Taken together, these findings suggest that Aβ-weighted cortical thickness values can be used as an objective biomarker of structural changes caused by amyloid pathology in the brain.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,003 |
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 ».