Tau spreading is driven by neuronal connectivity in primary tauopathies - evidence from tau-PET and histopathology
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Tau pathology is the main driver of neuronal dysfunction in 4-repeat tauopathies (4RT), including cortico-basal degeneration and progressive supranuclear palsy (PSP). Tau is assumed to spread prion-like across connected neurons, but the mechanisms of tau propagation are largely elusive in 4RTs, characterized not only by neuronal but also by astroglial and oligodendroglial tau accumulation. Here, we assessed whether connectivity drives 4R-tau spreading patterns by combining resting-state fMRI connectomics with both 2 nd generation 18 F- PI-2620 tau-PET in 46 patients with clinically diagnosed 4RTs and post-mortem cell-type- specific regional tau assessments from two independent PSP samples (n=97/96). We found that inter-regional connectivity was associated with higher inter-regional correlation of both tau- PET and post-mortem tau levels in 4RTs. In regional cell-type specific post-mortem tau assessments, this association was stronger for neuronal than for astroglial or oligodendroglial tau, suggesting that connectivity is primarily associated with trans-neuronal tau spread. Using tau-PET we found that patient-level tau patterns can be predicted by the connectivity of subcortical tau epicenters. Together, the current study provides combined in vivo tau-PET and histopathological evidence for brain connectivity as a key mediator of trans-neuronal tau spreading in 4RTs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».