Tau deposition assessed by [<sup>18</sup>F]MK6240 PET is associated with longitudinal decrease in grey matter density across the spectrum of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Reduction in grey matter (GM) is a well‐established neuroimaging finding in Alzheimer’s disease (AD). Here, we sought to determine whether baseline tau‐PET using the high‐affinity tracer [18F]MK6240 is predictive of longitudinal changes in GM across the AD spectrum. Method Baseline [18F]MK6240 PET data and longitudinal structural MRI was acquired for 79 participants in the TRIAD cohort (47 CN, 20 MCI, 12 AD). [18F]MK6240 standardized uptake value ratio (SUVR) were calculated 90‐110 minutes post‐injection using cerebellar GM as the reference region. T1‐weighted MR images were segmented into probabilistic GM and WM maps, which were non‐linearly registered to the ADNI template using DARTEL and smoothed with an 8mm FWHM Gaussian kernel. Voxel‐based morphometry (VBM) was run on GM and WM maps. Longitudinal changes in GM density were indexed by voxel‐wise percentage change in VBM‐derived GM. Voxel‐based regression analyses were conducted to examine associations between baseline [18F]MK6240 SUVR and change in GM density, with age, gender, years of education, diagnosis, and time interval between MRI acquisitions employed as covariates. Result Baseline [18F]MK6240 SUVRs in Braak I/II, III/IV, and V/VI were significantly correlated with longitudinal decrease in GM density in the lateral and medial temporal lobe, including hippocampal regions. All results survived correction for multiple comparisons using random field theory at p < 0.001. Conclusion Our results suggest that tau pathology at baseline is associated with the progression of GM atrophy over time in brain regions vulnerable to AD pathological changes, providing evidence that tau‐PET may identify individuals who are more susceptible to atrophy.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».