Stereologic measures of beta-amyloid load in postmortem autosomal dominant Alzheimer disease brain validate PiB-PET as a useful biomarker
Notice bibliographique
Résumé
In vivo positron emission tomography (PET) using [C11]-labeled Pittsburgh Compound B ([C11]PiB) has previously been shown to detect amyloid-β (Aβ) in late-onset Alzheimer disease (LOAD) brain; however, the sensitivity of this technique for detecting β-amyloidosis in autosomal dominant Alzheimer disease (ADAD) has not been systematically investigated. To validate [C11]PiB PET as a useful biomarker of β-amyloidosis, we measured the cortical and regional standardized uptake value ratios (SUVRs) in 16 ADAD and 15 LOAD cases and compared them with histopathologic measures of β-amyloidosis in postmortem brain. The PiB-PET data were obtained between 40–70 min after bolus injection of ∼15 mCi of [11C]PiB. MRI and PiB-PET images were co-registered and SUVRs were generated for several brain regions. Using Aβ immunohistochemistry (10D5, Eli Lilly), the burden of Aβ plaques was quantified in 16 regions of interest using an area fraction fractionator probe (Stereo Investigator, MicroBrightfield, VT). There were regional variations in Aβ plaque burden with highest densities observed in the neocortical areas and the striatum. On spearman correlations, in vivo PiB-PET correlated with postmortem Aβ plaque burden in both LOAD and ADAD, with strongest correlations seen in neocortical areas. In summary, [C11]PiB-PET has utility as a biomarker in both ADAD and LOAD. LEARNING OBJECTIVES This presentation will enable the learner to: 1. Discuss how PET-PiB beta-amyloid imaging is used as a potential biomarker of Alzheimer disease (AD) 2. Correlate postmortem neuropathologic evidence of beta-amyloidosis with PET-PiB data, and learn that PET-PiB is a potentially useful tool to detect beta-amyloidosis in presymptomatic and symptomatic individuals
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».