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Enregistrement W4281682542 · doi:10.1101/2022.05.24.22275386

The association of age-related and off-target retention with longitudinal quantification of [ <sup>18</sup> F]MK6240 tau-PET in target regions

2022· preprint· en· W4281682542 sur OpenAlexaff
Cécile Tissot, Firoza Z Lussier, João Pedro Ferrari‐Souza, Joseph Therriault, Pâmela C.L. Ferreira, Gleb Bezgin, Bruna Bellaver, Douglas Teixeira Leffa, Sulantha Mathotaarachchi, Jenna Stevenson, Nesrine Rahmouni, Min Su Kang, Vanessa Pallen, Nina Margherita-Poltronetti, Jaime Fernandez‐Arias, Andréa Lessa Benedet, Eduardo R. Zimmer, Jean‐Paul Soucy, Dana Tudorascu, Annie Cohen, Madeleine Sharp, Serge Gauthier, Gassan Massarweh, Brian J. Lopresti, William E. Klunk, Suzanne L. Baker, Victor L. Villemagne, Pedro Rosa‐Neto, Tharick A. Pascoal

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEntorhinal cortexPutamenHippocampusCerebellumGrey matterNuclear medicinePsychologyPathologyMedicineInternal medicineWhite matterMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction [ 18 F]MK6240 is a tau-PET tracer that quantifies brain tau neurofibrillary tangles (NFT) load in Alzheimer’s disease (AD). The aims of our study are to test the stability of common reference regions estimates in the cerebellum over time and across diagnoses and evaluate the effects of age-related and off-target retention in the longitudinal quantification of [ 18 F]MK6240 in target regions. Methods We assessed reference, target, age-related and off-target regions in 125 individuals across the aging and AD spectrum with longitudinal [ 18 F]MK6240 standardized uptake values (SUV) and ratios (SUVR) (2.25± 0.4 years of follow-up duration). We obtained SUVR values from meninges, a region exhibiting frequent off-target retention of [ 18 F]MK6240, as well as compared tracer uptake between cognitively unimpaired young (CUY, mean age: 23.41± 3.3 years) and cognitively unimpaired older adults (CU, amyloid-β and tau negative, mean age: 58.50± 9.0 years) to identify possible, non-visually apparent, age-related signal. Two-tailed t-test and Pearson correlations tested the difference between groups and associations between changes in region uptake, respectively. Results Inferior cerebellar grey (CG) and full CG presented stable SUV cross-sectionally and over time, across diagnosis and Aβ status. [ 18 F]MK6240 uptake was significantly different between CU young and adults mostly in putamen/pallidum (affecting ∼75% of the region) but also in Braak II region (affecting ∼35%), comprised of the entorhinal cortex and hippocampus. Changes in meningeal and putamen/pallidum SUVRs were not significantly different from zero, nor varied across diagnostic groups. We did not observe significant correlations between longitudinal changes in age-related or meningeal off-target retention and changes in target regions, whereas changes in all target regions were highly correlated. Conclusion Inferior and full CG were similar across diagnostic groups cross-sectionally and stable over time, and thus were deemed suitable reference regions for quantification. Despite this not being visually perceptible, [ 18 F]MK6240 has age-related retention in subcortical regions, in much lower magnitude but topographically co-localized with the most significant off-target signal of the first-generation tau tracers. The lack of correlation between changes in age-related/meningeal and target retention suggests little influence of possible off-target signals on longitudinal tracer quantification. On the other hand, the age-related tracer retention in Braak II needs to be further investigated. Future post-mortem studies should elucidate the source of the newly reported age-related [ 18 F]MK6240 signal, and in vivo studies should further explore its impact on tracer quantification.

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)0,003
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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