Mild behavioral impairment and its relation to tau pathology in preclinical Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Mild behavioral impairment (MBI) is suggested as risk marker for neurodegenerative diseases, such as Alzheimer’s disease (AD). Recently, pathologic tau deposition in the brain has been shown closely related to clinical manifestations, such as cognitive deficits. Yet, associations between tau pathology and MBI have rarely been investigated. It is further debated if MBI precedes cognitive deficits in AD. Here, we explored potential mechanisms by which MBI is related to AD, this by studying associations between MBI and tau in preclinical AD. In all, 50 amyloid-β-positive cognitively unimpaired subjects (part of the BioFINDER-2 study) underwent MBI-checklist (MBI-C) to assess MBI, and the Alzheimer’s Disease Assessment Scale – Cognitive subscale (ADAS-Cog) delayed word recall (ADAS-DR) to assess episodic memory. Early tau pathology was determined using tau-PET ([18F]RO948 retention in entorhinal cortex/hippocampus) and cerebrospinal fluid (CSF) P-tau181. Regression models were used to test for associations. We found that higher tau-PET signal in the entorhinal cortex/hippocampus and CSF P-tau181 levels were associated with higher MBI-C scores (β = 0.010, SE = 0.003, p = 0.003 and β = 1.263, SE = 0.446, p = 0.007, respectively). When MBI-C and ADAS-DR were entered together in the regression models, tau-PET (β = 0.009, p = 0.009) and CSF P-tau181 (β = 0.408, p = 0.006) were predicted by MBI-C, but not ADAS-DR. We conclude that in preclinical AD, MBI is associated with tau independently from memory deficits. This denotes MBI as an important early clinical manifestation related to tau pathology in AD.
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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) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».