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Enregistrement W4223495646 · doi:10.1186/s13195-022-01000-z

Reconfigured metabolism brain network in asymptomatic microtubule-associated protein tau mutation carriers: a graph theoretical analysis

2022· article· en· W4223495646 sur OpenAlexaff
Li Liu, Min Kyung Chu, Binbin Nie, Lin Liu, Kexin Xie, Yue Cui, Yu Kong, Zhongyun Chen, Haitian Nan, Kewei Chen, Pedro Rosa‐Neto, Liyong Wu

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s Research & Therapy · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesBeijing Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDefault mode networkPrecuneusNeurosciencePosterior cingulateConnectomeHuman Connectome ProjectMedicineFrontotemporal dementiaInsulaPsychologyFunctional magnetic resonance imagingInternal medicineDementiaDiseaseFunctional connectivity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Studies exploring topological properties of the metabolic network during the presymptomatic stage of genetic frontotemporal dementia (FTD) are scarce. However, such knowledge is important for understanding brain function and disease pathogenesis. Therefore, we aimed to explore FTD-specific patterns of metabolism topology reconfiguration in microtubule-associated protein tau (MAPT) mutation carriers before the onset of symptoms. Methods Six asymptomatic carriers of the MAPT P301L mutation were compared with 12 non-carriers who all belonged to the same family of FTD. For comparison, we included 32 behavioral variant FTD (bvFTD) patients and 33 unrelated healthy controls. Each participant underwent neuropsychological assessments, genetic testing, and a hybrid positron emission tomography (PET)/magnetic resonance imaging (MRI) scan. Voxel-wise gray matter volumes and standardized uptake value ratios were calculated and compared for structural MRI and fluorodeoxyglucose (FDG)-PET, separately. The sparse inverse covariance estimation method (SICE) was applied to topological properties and metabolic connectomes of brain functional networks derived from 18F-FDG PET/MRI data. Independent component analysis was used to explore the metabolic connectivity of the salience (SN) and default mode networks (DMN). Results The asymptomatic MAPT carriers performed normal global parameters of the metabolism network, whereas bvFTD patients did not. However, we revealed lost hubs in the ventromedial prefrontal, orbitofrontal, and anterior cingulate cortices and reconfigured hubs in the anterior insula, precuneus, and posterior cingulate cortex in asymptomatic carriers compared with non-carriers, which overlapped with the comparisons between bvFTD patients and controls. Similarly, significant differences in local parameters of these nodes were present between asymptomatic carriers and non-carriers. The reduction in the connectivity of lost hub regions and the enhancement of connectivity between reconfigured hubs and components of the frontal cortex were marked during the asymptomatic stage. Metabolic connectivity within the SN and DMN was enhanced in asymptomatic carriers compared with non-mutation carriers but reduced in bvFTD patients relative to controls. Conclusions Our findings showed that metabolism topology reconfiguration, characterized by the earliest involvement of medial prefrontal areas and active compensation in task-related regions, was present in the presymptomatic phase of genetic FTD with MAPT mutation, which may be used as an imaging biomarker of increased risk of FTD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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