Topographical overlapping of the Aβ and Tau pathologies in the Default mode networks predicts Alzheimer’s Disease with higher specificity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract While Amyloid-plaques and Tau-tangles are the well-recognized pathologies of Alzheimer’s disease (AD), they are more often observed in healthy individuals than in AD patients. This discrepancy makes it extremely challenging to utilize these two proteinopathies as reliable biomarkers for the early detection as well as later diagnosis of AD. Using the recent advancements in the imaging technology, our newly developed quantification methods, and publicly available neuroimaging data from 303 individuals, we hypothesize and provide preliminary evidence that topographically overlapping Aβ and Tau within the DMN play more critical roles in the underlying pathophysiology of AD than the Tau and/or Aβ pathologies. We first showed that the probability of observing overlapping Aβ and Tau is significantly higher within the DMN than outside DMN. Then we showed evidence that using Aβ and Tau overlap can increase the reliability of the prediction of healthy individuals converting to MCI and a lesser degree converting from MCI to AD. These findings shed some light on the complex pathophysiology of AD and suggest that overlapping Aβ and Tau pathologies within DMN might be a more reliable biomarker of AD for early detection and later diagnosis of the disease.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».