Inter-network connectivity and amyloid-beta linked to cognitive decline in preclinical Alzheimer’s disease: a longitudinal cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Amyloid-beta (Aβ) has a dose-response relationship with cognition in healthy adults. Additionally, the levels of functional connectivity within and between brain networks have been associated with cognitive performance in healthy adults. Aiming to explore potential synergistic effects, we investigated the relationship of inter-network functional connectivity, Aβ burden, and memory decline among healthy individuals and individuals with preclinical, prodromal, or clinical Alzheimer's disease. METHODS: In this longitudinal cohort study (ADNI2), participants (55-88 years) were followed for a maximum of 5 years. We included cognitively healthy participants and patients with mild cognitive impairment (with or without elevated Aβ) or Alzheimer's disease. Associations between memory decline, Aβ burden, and connectivity between networks across the groups were investigated using linear and curvilinear mixed-effects models. RESULTS: We found a synergistic relationships between inter-network functional connectivity and Aβ burden on memory decline. Dose-response relationships between Aβ and memory decline varied as a function of directionality of inter-network connectivity across groups. When inter-network correlations were negative, the curvilinear mixed-effects models revealed that higher Aβ burden was associated with greater memory decline in cognitively normal participants, but when inter-network correlations were positive, there was no association between the magnitude of Aβ burden and memory decline. Opposite patterns were observed in patients with mild cognitive impairment. Combining negative inter-network correlations with Aβ burden can reduce the required sample size by 88% for clinical trials aiming to slow down memory decline. CONCLUSIONS: The direction of inter-network connectivity provides additional information about Aβ burden on the rate of expected memory decline, especially in the preclinical phase. These results may be valuable for optimizing patient selection and decreasing study times to assess efficacy in clinical trials.
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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 | 0,006 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».