Interaction between amyloid and neuroinflammation on apathy along the Alzheimer’s disease spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Apathy Inventory is a rating scale given to informants in order to assess levels of apathy globally. This neuropsychiatric symptom is the most common noncognitive symptom in Alzheimer’s disease (AD), and it causes a great burden on diseased individuals and their caregivers. Even though it has been closely related to cerebrospinal fluid levels of neuroinflammation and amyloid, the interactive effect of pathologies is still unclear. Here we test the interaction between amyloid and neuroinflammation in the brain with apathy, along the AD spectrum. Method We assessed 59 individuals (38 cognitively unimpaired, 15 mild‐cognitive impairment, 6 AD) with [11C]PBR28‐neuroinflammation positron‐emission tomography (PET) and [18F]AZD4694‐amyloid PET. [11C]PBR28 and [18F]AZD4694 uptake value ratios (SUVRs) used the cerebellum grey matter as the reference region and were calculated 0‐90 min post‐injection and 40‐70 min post‐injection respectively. A voxel‐based regression model evaluated the relationship between the interaction of [18F]AZD4694 and [11C]PBR28 with Apathy scores. The model’s covariates were age, gender, education and diagnoses of the participants. Result We found a strong positive correlation between the interaction of [18F]AZD4694 and [11C]PBR28 with apathy. The most impacted regions were the medialfrontal cortex, in the superior portion and prefrontal cortex, as well as the anterior nucleus of the thalamus. Conclusion These preliminary results corroborate the link between amyloid and neuroinflammation, that potentiating the neuropsychiatric symptom apathy. The regions impacted are involved in proper behavior, such as the mediofrontal cortex. This study supports previous findings showing that amyloid and neuroinflammation are related to apathy.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».