Subtypes of functional brain connectivity as early markers of neurodegeneration in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Highlights Reliable functional brain network subtypes accompany cognitive impairment in AD Symptom-related subtypes exist in the default-mode, limbic and salience networks A limbic subtype is associated with a familial risk of AD in healthy older adults Limbic subtypes also associate with beta amyloid deposition and ApoE4 In Brief We found reliable subtypes of functional brain connectivity networks in older adults, associated with AD-related clinical symptoms in patients as well as several AD risk factors/biomarkers in asymptomatic individuals. Summary The heterogeneity of brain degeneration has not been investigated yet for functional brain network connectivity, a promising biomarker of Alzheimer’s disease. We coupled cluster analysis with resting-state functional magnetic resonance imaging to discover connectivity subtypes in healthy older adults and patients with cognitive disorders related to Alzheimer’s disease, noting associations between subtypes and cognitive symptoms in the default-mode, limbic and salience networks. In an independent asymptomatic cohort with a family history of Alzheimer’s dementia, the connectivity subtypes had good test-retest reliability across all tested networks. We found that a limbic subtype was overrepresented in these individuals, which was previously associated with symptoms. Other limbic subtypes showed associations with cerebrospinal fluid Aβ 1-42 levels and ApoE4 genotype. Our results demonstrate the existence of reliable subtypes of functional brain networks in older adults and support future investigations in limbic connectivity subtypes as early biomarkers of Alzheimer’s degeneration.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».