Characterizing the spatiotemporal variability of Alzheimer’s disease pathology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alzheimer’s disease (AD) is characterized by the progressive spread of tau pathology throughout the cerebral cortex. The pattern of spread is thought to be fairly consistent across individuals, though more recent work has demonstrated substantial variability in the AD population that is often associated with distinct clinical phenotypes. Still, a systematic, unbiased, wholebrain characterization of spatiotemporal variation in tau deposition in AD is lacking. We analyzed 1612 tau-PET scans and applied to this sample a disease progression modeling framework designed to identify spatiotemporal trajectories of pathological progression. We identified four distinct trajectories of tau progression, ranging in prevalence from 18–33%, with no one progession predominating. We replicated previously described limbic-predominant and medial temporal lobe-sparing variants, while also discovering posterior and lateral temporal subtypes resembling atypical clinical variants of AD. These “subtypes” were stable during longitudinal follow-up, and could be replicated in a separate sample using a different radiotracer. The subtypes presented with distinct demographic and cognitive profiles and differing longitudinal outcomes, however, no “typical” variant predominated. Across all subtypes, younger age was related to worse cognition and more rapid tau accumulation. Additionally, network diffusion models implicated that pathology originates and spreads through distinct corticolimbic in the different subtypes. Together, our results suggest variation in tau pathology is common and systematic, perhaps warranting a re-examination of the notion of “typical AD”, and a revisiting of tau pathological staging.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».