Differential effects of Down's syndrome and Alzheimer's neuropathology on default mode connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Down's syndrome is a chromosomal disorder that invariably results in both intellectual disability and Alzheimer's disease neuropathology. However, only a limited number of studies to date have investigated intrinsic brain network organisation in people with Down's syndrome, none of which addressed the links between functional connectivity and Alzheimer's disease. In this cross‐sectional study, we employed 11 C‐Pittsburgh Compound‐B (PiB) positron emission tomography in order to group participants with Down's syndrome based on the presence of fibrillar beta‐amyloid neuropathology. We also acquired resting state functional magnetic resonance imaging data to interrogate the connectivity of the default mode network; a large‐scale system with demonstrated links to Alzheimer's disease. The results revealed widespread positive connectivity of the default mode network in people with Down's syndrome ( n = 34, ages 30–55, median age = 43.5) and a stark lack of anti‐correlation. However, in contrast to typically developing controls ( n = 20, ages 30–55, median age = 43.5), the Down's syndrome group also showed significantly weaker connections in localised frontal and posterior brain regions. Notably, while a comparison of the PiB‐negative Down's syndrome group ( n = 19, ages 30–48, median age = 41.0) to controls suggested that alterations in default mode connectivity to frontal brain regions are related to atypical development, a comparison of the PiB‐positive ( n = 15, ages 39–55, median age = 48.0) and PiB‐negative Down's syndrome groups indicated that aberrant connectivity in posterior cortices is associated with the presence of Alzheimer's disease neuropathology. Such distinct profiles of altered connectivity not only further our understanding of the brain physiology that underlies these two inherently linked conditions but may also potentially provide a biomarker for future studies of neurodegeneration in people with Down's syndrome.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».