Cross-Sectional and Longitudinal Hippocampal Atrophy, Not Cortical Thinning, Occurs in Amyloid-Negative, p-Tau-Positive, Older Adults With Non-Amyloid Pathology and Mild Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Alzheimer's disease (AD) is a degenerative disease characterized by pathological accumulation of amyloid and phosphorylated tau. Typically, the early stage of AD, also called mild cognitive impairment (MCI), shows amyloid pathology. A small but significant number of individuals with MCI do not exhibit amyloid pathology but have elevated phosphorylated tau levels (A-T+ MCI). We used CSF amyloid and phosphorylated tau to identify the individuals with A+T+ and A-T+ MCI as well as cognitively normal (A-T-) controls. To increase the sample size, we leveraged the Global Alzheimer's Association Interactive Network and identified 137 MCI+ and 61 A-T+ MCI participants. We compared baseline and longitudinal, hippocampal, and cortical atrophy between groups. Methods We applied ComBat harmonization to minimize site-related variability and used FreeSurfer for all measurements. Results Harmonization reduced unwanted variability in cortical thickness by 3.4% and in hippocampal volume measurement by 10.3%. Cross-sectionally, widespread cortical thinning with age was seen in the A+T+ and A-T+ MCI groups ( p < 0.0005). A decrease in the hippocampal volume with age was faster in both groups ( p < 0.05) than in the controls. Longitudinally also, hippocampal atrophy rates were significant ( p < 0.05) when compared with the controls. No longitudinal cortical thinning was observed in A-T+ MCI group. Discussion A-T+ MCI participants showed similar baseline cortical thickness patterns with aging and longitudinal hippocampal atrophy rates as participants with A+T+ MCI, but did not show longitudinal cortical atrophy signature.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».