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Enregistrement W2781864143 · doi:10.1101/229195

TIMELINE OF BRAIN ALTERATIONS IN ALZHEIMER’S DISEASE ACROSS THE ENTIRE LIFESPAN

2017· preprint· en· W2781864143 sur OpenAlexfundno aff
Pierrick Coupé, José V. Manjón, Enrique Lanuza, Gwénaëlle Catheline

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2017
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute on Drug AbuseNational Institute of Mental HealthMedical Research CouncilUniversity of California, San DiegoNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, Los AngelesGenentechU.S. Food and Drug AdministrationNational Institutes of HealthLeon Levy FoundationCentre National de la Recherche ScientifiqueCincinnati Children's Hospital Medical CenterEisaiNorthern California Institute for Research and EducationAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMedpaceAgence Nationale de la RechercheF. Hoffmann-La RocheGlaxoSmithKlineBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyNational Health and Medical Research CouncilAstraZenecaPfizerNational Institute on AgingCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationFoundation for the National Institutes of HealthElanNovartisNational Institute of Child Health and Human DevelopmentSynarcEngineering and Physical Sciences Research CouncilDana FoundationAlzheimer's Association
Mots-clésNeuroscienceHippocampusAtrophyTemporal lobeAmygdalaAbnormalityDiseaseBiomarkerPsychologyMedicinePathologyBiologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Brain imaging studies have shown that progressive cerebral atrophy characterized the development of Alzheimer’s Disease (AD). The key question is how long before the diagnosis of AD the neurodegenerative process started leading to these structural alterations. To answer this question, we proposed an innovative way by inferring brain structure volume trajectories across the entire lifespan using massive number of MRI (N=4714). Our study provides evidences of early divergence of the AD model from the control model for the hippocampus before 40 years, followed by the lateral ventricles and the amygdala around 40 years for the AD model. Moreover, our lifespan investigation reveals the dynamic of the evolution of these biomarkers and suggest close abnormality trajectories for the hippocampus and the amygdala. Finally, our results highlight that the temporal lobe atrophy, a key biomarker in AD, is a very early pathophysiological event potentially associated to early life exposures to risk factors.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 GPT0,326
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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