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Enregistrement W4226111269 · doi:10.1002/alz.053125

Microglia activation predicts tau positivity beyond Aβ in Alzheimer’s disease

2021· article· en· W4226111269 sur OpenAlexaff
Julie Ottoy, Gleb Bezgin, Mélissa Savard, Sulantha Mathotaarachchi, Tharick A. Pascoal, Mira Chamoun, Jean‐Paul Soucy, Serge Gauthier, Pedro Rosa‐Neto

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogliaNeuroinflammationPosterior cingulateLogistic regressionPrecuneusPsychologyInternal medicineBinding potentialMedicineNeuroscienceApolipoprotein EDiseasePositron emission tomographyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Deposition of amyloid‐beta (Aβ) plaques and hyperphosphorylated tau are known hallmarks of Alzheimer’s disease (AD). In addition, neuroinflammation or microglia activation plays a role in AD pathophysiology and may be a potential driver of abnormal tau deposition. This study demonstrated the important brain regions where microglia activation, in addition to Aβ, is driving tau positivity in AD. Method 120 participants from the TRIAD cohort underwent 18F‐AZD4694 amyloid‐PET, 18F‐MK620 tau‐PET, and 11C‐PBR28 neuroinflammation‐PET. All images were normalized to the ADNI template and quantified as SUVR in 35 regions‐of‐interest using cerebellar gray as the reference region. ANCOVA was used to assess the differences in levels of microglia activation between tau‐positive (T+; n=38) vs. tau‐negative (T‐; n=82), corrected for age, sex, APOE‐e4, education, and global Aβ. Tau status was based on both visual rating with elevated uptake in Braak1and2 and quantitative cut‐off of 1.22. In addition, step‐wise logistic regression was conducted to predict T+ in three steps: 1) the covariates, i.e. age, sex, APOEε4, and education, 2) covariates + global Aβ, and 3) covariates + global Aβ + activated microglia in each of the 35 ROIs, corrected for multiple comparisons using FDR. Our prediction model was trained based on a randomly selected 70%/30% training/test set. In order to investigate the stability of our model, this procedure was repeated 500 times. Result Levels of microglia activation were significantly increased in T+ compared to T‐ in the posterior cingulate (p=0.0001), middle (p=0.02) and inferior (p=0.0005) temporal, fusiform (p=0.0004), and orbitofrontal cortex (p=0.005). Based on logistic regression and a likelihood‐ratio test between each step, we found that the ‘covariates + global Aβ model’ performed significantly better in predicting T+ than the ‘covariates‐only’ model (χ2(1)=72.64, p<0.0001). In the 3‐step model, the addition of activated microglia showed a significant improvement of the model’s performance to predict T+, particularly the activated microglia in the hippocampus (p=0.001), middle (p=0.006) and inferior (p=0.001) temporal, and fusiform (p=0.001) cortex. Receiver operating characteristic curves (ROC) and AUCs are shown in Fig 1. Conclusion Our study demonstrated that activated microglia in the Braak2 to Braak4 regions play an important role in predicting tau positivity in addition to Aβ.

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)0,002
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: 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
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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