Network Diffusion Modeling Explains Longitudinal Tau PET Data
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease is associated with the cerebral accumulation of neurofibrillary tangles of hyperphosphorylated tau protein. The progressive occurrence of tau aggregates in different brain regions is closely related to neurodegeneration and cognitive impairment. However, our current understanding of tau propagation relies almost exclusively on postmortem histopathology, and the precise propagation dynamics of misfolded tau in the living brain remain poorly understood. Here we combine longitudinal positron emission tomography and dynamic network modeling to test the hypothesis that misfolded tau propagates preferably along neuronal connections. We follow 46 subjects for three or four annual positron emission tomography scans and compare their pathological tau profiles against brain network models of intracellular and extracellular spreading. For each subject, we identify a personalized set of model parameters that characterizes the individual progression of pathological tau. Across all subjects, the mean protein production rate was 0.21 ± 0.15 and the intracellular diffusion coefficient was 0.34 ± 0.43. Our network diffusion model can serve as a tool to detect non-clinical symptoms at an earlier stage and make informed predictions about the timeline of neurodegeneration on an individual personalized basis.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».