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Enregistrement W4255759645 · doi:10.1016/j.jalz.2016.06.1000

P1‐251: Synergism between Brain Amyloid Accumulation and Neuronal Injury in Cortical‐Subcortical Circuits Causes Memory Declines in Animal Models

2016· article· en· W4255759645 sur OpenAlexaffabout
Min Su Kang, Eduardo R. Zimmer, Sulantha Mathotaarachchi, Maxime Parent, Tharick A. Pascoal, Monica Shin, Andréa Lessa Benedet, Antonio Aliaga, Sonia Do Carmo, Jean‐Paul Soucy, Serge Gauthier, A. Claudio Cuello, Pedro Rosa‐Neto

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill Genome CentreUniversité de MontréalMontreal Neurological Institute and HospitalDouglas CollegeDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive declineNeurodegenerationBiomarkerNeurosciencePathologyPositron emission tomographyStandardized uptake valueAmyloid (mycology)MedicineCerebrospinal fluidPsychologyMorris water navigation taskGenetically modified mouseNeuroimagingCognitionDiseaseDementiaChemistryTransgene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A decline in cerebrospinal fluid (CSF) Aβ1-42 is a pathological biomarker and has been reported to be inversely associated with Aβ plaque load in the brain. Also, the cerebral metabolic rate of glucose, as measured by [18F]Fluorodeoxyglucose ([18F]FDG) in Positron Emission Tomography (PET), is widely used as a biomarker of neurodegeneration, which has been shown to be closely related to the cognitive decline observed in Alzheimer’s Disease (AD). Here, we aim to show the synergistic effect of the regional cerebral hypometabolism with increase Aβ load, as represented as a decline in CSF Aβ1-42, on cognitive decline in McGill-R-Thy1-APP transgenic rat model. This transgenic rat models full AD like amyloid pathology, providing a platform to explore the impact of amyloid pathology on imaging biomarkers without the bias of tau pathology invariably present in the human brain. We hypothesized that regression of CSF Aβ1-42 level with the regional cerebral hypometabolism would have a synergistic effect on cognitive decline. A total of 9 Tg were used for this study. The FDG-PET acquisition, Morris Water Maze (MWM), and CSF collection were done longitudinally with 11.5 mo (baseline) and 16.8 mo (follow-up). Individual FDG SUVRs were generated using pons as a reference region. The synergistic effect of hypometabolism and Aβ is demonstrated using following model: ▵Cognition ∼ ▵CSF Aβ1-42*▵[18F]FDG + Sex. The analysis was perform using VoxelStats, which performs statistical analysis at each voxel. Our model revealed that regional hypometabolism in prefrontal cortex, cingulate cortex, entorhinal cortex, and thalams with the decline in CSF Aβ1-42 has a significant synergistic impact in decline in cognition in Tg (Figure 1).

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)0,000
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,354
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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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