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Enregistrement W2766067036 · doi:10.1016/j.jalz.2017.06.468

[P1–452]: COMBINED GLOBAL AND REGIONAL AMYLOID EFFECT ON THE DEFAULT MODE NETWORK LEADS TO COGNITIVE DECLINE

2017· article· en· W2766067036 sur OpenAlexaffabout
Tharick A. Pascoal, Sulantha Mathotaarachchi, Min Su Kang, Monica Shin, Andréa Lessa Benedet, Jean‐Paul Soucy, A. Claudio Cuello, Serge Gauthier, Pedro Rosa‐Neto, Hanne Struyfs, Kok Pin Ng, Joseph Therriault

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensUniversité de MontréalConcordia UniversityDouglas CollegeDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDefault mode networkDementiaAmyloid (mycology)Positron emission tomographyCognitionCognitive declineVoxelNeuroimagingInternal medicinePittsburgh compound BStandardized uptake valuePsychologyNeuroscienceMedicineOncologyDiseasePathologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The association between amyloid-β aggregates, default mode network (DMN) dysfunction, and dementia symptoms remains unclear in Alzheimer's disease (AD). Although individuals presenting both abnormal amyloid-β and hypometabolism in posterior DMN are especially vulnerable to disease progression, the lack of a strong association between regional amyloid-β burden and metabolic or cognitive dysfunction has puzzled researchers. The present study was designed to test the hypothesis that the widespread global amyloid-β aggregation determines the metabolic dysfunction of the brain's posterior DMN, whereas a synergistic interaction between the regional toxic effects of amyloid-β aggregates and the levels of local network dysfunction determines the subsequent clinical progression to AD dementia. We performed a longitudinal study using a computational framework developed to perform voxel-wise multimodal statistics in human or animal brain image (Fig.1). We studied 347 mild cognitive impairment (MCI) ADNI participants and 20 transgenic McGill-R-Thy1-APP rats overexpressing amyloid-β precursor protein with mild cognitive symptoms with T1-weighted magnetic resonance imaging, [F]fluorodeoxyglucose and amyloid-β positron emission tomography (PET) at baseline, as well as cognition at baseline and follow-up. Voxel-wise regression analyses taking into consideration global and voxel standardized uptake values tested the associations between Aβ deposition, glucose metabolism, and cognition (MCIs, all available follow-ups up to 5.6 years; rats, 8-month follow-up). Analysis of covariance was used to further compare the models. We found that global brain amyloid-β burden determined regional metabolic hypometabolism in the functional hubs of the brain's posterior DMN at baseline (P < 0.001). Furthermore, we found that the regional, rather than the global, levels of amyloid-β aggregates in posterior DMN synergistically interact with the regional levels of network dysfunction to determine subsequent clinical progression to dementia. Notably, the same results in the posterior DMN of the transgenic amyloid-β rats, which do not form neurofibrillary tangles, supported this model as an independent mechanism of cognitive deterioration (Fig.2). These findings highlight a model where a widespread amyloid-β aggregation determines the vulnerability of the well conserved – in mammals – DMN, whereas the synergism between this vulnerability and the regional concentrations of amyloid-β aggregates determines dementia symptoms.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 GPT0,350
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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