Amyloid pathology fingerprint differentiates post-traumatic stress disorder and traumatic brain injury
Notice bibliographique
Résumé
Traumatic brain injury (TBI) and post-traumatic stress disorder (PTSD) are risk factors for early onset of Alzheimer's disease (AD) and may accelerate the progression rate of AD pathology. As amyloid-beta (Aβ) plaques are a hallmark of AD pathology, we hypothesized that TBI and PTSD might increase Aβ accumulation in the brain. We examined PET and neuropsychological data from Vietnam War veterans compiled by the US Department of Defense Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, to examine the spatial distribution of Aβ in male veterans' who had experienced a TBI and/or developed PTSD. Subjects were classified into controls, TBI only, PTSD only, and TBI with PTSD (TBI_PTSD) groups and data were analyzed using both voxel-based and ROI-based approaches. Compared to controls, all three clinical groups showed a pattern of mainly increased referenced standard uptake values (SUVR) for the amyloid tracer [18F]-AV45 PET, with rank order PTSD > TBI_PTSD > TBI > Control, and same rank order was seen in the deficits of cognitive functions. SUVR increase was observed in widespread cortical regions of the PTSD group; in white matter of the TBI_PTSD group; and cerebellum and precuneus area of the TBI group, in contrast with controls. The [18F]-AV45 SUVR correlated negatively with cerebrospinal fluid (CSF) amyloid levels and positively with the CSF tau concentrations. These results suggest that both TBI and PTSD are substantial risk factors for cognition decline and increased Aβ deposition resembling that in AD. In addition, both PTSD and TBI_PTSD have a different pathways of Aβ accumulation.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».