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Enregistrement W3134252658 · doi:10.21203/rs.3.rs-201708/v1

Optimal ATN biomarkers and their role in predicting cognitive progress of mild cognitive impairment

2021· preprint· en· W3134252658 sur OpenAlexfundno aff
Rao Song, Xiaojia Wu, Huan Liu, Dajing Guo, Lin Tang, Wei Zhang, Junbang Feng, Chuanming Li

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRadiomics and Machine Learning in Medical Imaging
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierChongqing Medical UniversityEisaiNorthern California Institute for Research and EducationNovartis Pharmaceuticals CorporationBioClinicaMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyBiogenNational Institute on AgingAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésCerebrospinal fluidInternal medicineMedicineCognitive impairmentMagnetic resonance imagingReceiver operating characteristicBiomarkerArea under the curveOncologyNeurodegenerationGastroenterologyPathologyDiseaseRadiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background It is of great significance to investigate the optimal cerebrospinal fluid (CSF) and magnetic resonance image biomarkers of ATN system and clarify their predictive value in cognitive progression of mild cognitive impairment individuals (MCI). Methods 147 healthy control (HC), 197 patients with MCI, and 128 patients with Alzheimer’ Disease (AD) were included from the ADNI database. All MCI patients were followed up from 6 to 60 months. The amyloid (A) was assessed by CSF Aβ42 or Aβ42/Aβ40. The tau pathology (T) was assessed by CSF p-tau. The neurodegeneration (N) was assessed by radiomics of the whole brain MRI or by CSF t-tau. Biomarkers with larger area under the receiver operating characteristic curve (AUC) in the discrimination of AD and HC were considered to be the optimal biomarkers. The conversion rates of different ATN profiles in MCI subjects during follow-up were analyzed using Kaplan-Meier estimates and compared using the Log-rank test. Results The CSF Aβ 42 and the radiomics signature (AUC 0.822 and 0.998, respectively) were identified as the optimal A and N biomarkers, respectively. For MCI patients of the Alzheimer continuum, there was no significant difference in the progression rate of A + T − N− and A − T−N − profiles (p > 0.05). The A + T + N−, A + T − N + profiles had a significant higher progression rate than that of the A + T − N− patients (all p < 0.05). For MCI of the suspected non-AD pathophysiology (SNAP), patients with the A − T−N + profile (p < 0.05) showed significant higher progression rate than A − T−N − profile. There was no significant difference in the progression rate of A − T + N − and A − T−N − profiles (p > 0.05). Discussion We proposed a new radiomics method to assess N accurately and ascertained the optimal A/T/N biomarkers for the discrimination of HC and AD. For MCI patients of the Alzheimer continuum, isolated A + was indicator of cognitive stability, while the abnormality of T and N, respectively or simultaneously, indicated the high risk of progression. For MCI patients of SNAP, isolated T + indicated the cognitive stability, while the appearance of N + indicated the high risk of progression.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,362 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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