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Enregistrement W3122030032 · doi:10.20944/preprints201805.0070.v1

Inhaled Xenon Washout as a Biomarker of Alzheimer’s Disease

2018· preprint· en· W3122030032 sur OpenAlexaff
Francis Hane, Tao Li, Jennifer Anne Plata, Ayman Hassan, Karl Granberg, Mitchell S. Albert

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2018
Typepreprint
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensNOSM UniversityThunder Bay Regional Health Sciences CentreLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésXenonWashoutMagnetic resonance imagingBiomarkerNuclear medicineWhite matterMedicineChemistryInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biomarkers have the potential to aid in the study of Alzheimer’s disease (AD); unfortunately, AD biomarker values often have a high degree of overlap between healthy and AD individuals. This study investigates the potential utility of a series of novel AD biomarkers, the sixty second 129Xe retention time, and the xenon washout parameter, based on the washout of hyperpolarized 129Xe from the brain of AD participants following inhalation. The xenon washout parameter is influenced by cerebral perfusion, T1 relaxation of xenon, and the xenon partition coefficient, all factors influenced by AD. Participants with Alzheimer’s disease (n=4) and healthy volunteers (n=4) were imaged using hyperpolarized 129Xe magnetic resonance imaging (MRI) and magnetic resonance spectroscopy (MRS) to determine the amount of retain xenon in the brain. At 60 sec post breath hold, AD patients retained significantly higher amounts of 129Xe compared to healthy controls. Data was fit to a pharmacokinetic model and the xenon washout parameter was extracted. Xenon washout in white and grey matter occurs at a slower rate in Alzheimer’s participants (129Xe half-life time of 42s and 43s, respectively) relative to controls (20s and 16s, respectively). Following larger scale clinical trials for validation, the xenon washout parameter has the potential to become a useful biomarker for the support of an AD diagnosis.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0100,007

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.

Tête enseignante Opus0,189
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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