P2‐252: AN AMYLOID LIGAND‐FREE OPTICAL RETINAL IMAGING METHOD TO PREDICT CEREBRAL AMYLOID PET STATUS
Notice bibliographique
Résumé
A simple, low-cost approach to identify amyloid positive subjects at or before the earliest stages of cognitive impairment could dramatically impact clinical trials evaluating disease modifying treatments for Alzheimer's disease (AD) by greatly reducing cerebral PET amyloid imaging-related expenses, and could also be clinically useful for screening purposes. In this pilot study, a non-invasive retina (an extension of the central nervous system) imaging approach with the Metabolic Hyperspectral Retinal Camera requiring no amyloid-labeling agent is evaluated as a mean to identify biomarkers correlating with the cerebral load of amyloid plaques determined with PET imaging. The cohort (n=40) included probable AD (n=15) and age-matched controls (53 to 85 years) with no concomitant retinal diseases nor significant ocular media opacity. Hyperspectral retinal measurements were obtained at 450-900 nm. Image analysis based on texture of the spatial/spectral dimensions in segmented retinal vascular areas allowed extraction of 16 different statistical measures. A classifier was trained using 102 datasets (1-3 per subject) to establish the predictive value of those texture features, based on the cerebral amyloid status determined from binary reads by an expert rater on 18F-Florbetaben PET studies. A leave-one-out approach determined the sensitivity and specificity values of the method. Other vascular metrics are also evaluated in the retinal images for possible correlation with the cerebral amyloid status. At least one good quality hyperspectral dataset was acquired in the vast majority (n=40) of the participants enrolled in the study (n=42). Excellent retinal scanning correspondence with PET amyloid status was achieved, independently of cognition, when texture features extracted from the principal retinal vessels were used, with estimated sensitivity and specificity values of 85% and 93% respectively. The developed machine learning approach, based on a non-invasive hyperspectral retinal imaging technique which does not require amyloid labeling, shows promise in predicting cerebral amyloid PET status and could serve as a screening tool to identify subjects in the early stages of the AD continuum, for instance in a drug development context. The study is ongoing to test this approach and other retinal measures in more subjects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».