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Enregistrement W4294685605 · doi:10.1093/neuonc/noac174.033

OS02.5.A Alzheimer-type neuropathological changes in glioblastoma-adjacent cortex

2022· article· en· W4294685605 sur OpenAlexaff
Lisa Greutter, Yelyzaveta Miller-Michlits, Sigrid Klotz, A Miller-Michlits, Thomas Roetzer-Pejrimovsky, Bernhard Baumann, Barbara Kiesel, Gábor G. Kovács, P Stepper, Adelheid Wöehrer

Notice bibliographique

RevueNeuro-Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer-related cognitive impairment studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuropathologyPathologyNeuropilMedicineNeurologyCerebral amyloid angiopathyAmyloid (mycology)NeurochemistryInternal medicineDementiaCentral nervous systemDiseasePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Glioblastoma (GBM) is an aggressive type of brain cancer that is prevalent and fatal in the elderly. Age is not only the most common risk factor for brain cancer but also for neurodegenerative diseases, and previous studies have indicated an excess risk of co-occurrence of both diseases. Here, we aim to map Alzheimer (AD)-related pathology in GBM-adjacent cortex. Material and Methods To this end, we have screened a cohort of 99 individuals with 200 tissue samples comprising tumor and adjacent cortex, including longitudinal samples in 13 patients. The samples were provided by the Division of Neuropathology and Neurochemistry, Medical University of Vienna from 2002 to 2021. Age and tumor location were abstracted from clinical data where available. All samples were stained for A-beta, tau-AT8 and NeuN using immunohistochemistry. Whole slide scans were segmented and protein deposits were quantified with QuPath. Further statistical analyses were conducted with R. Tau pathology was recorded as neurofibrillary tangles, neuropil threads, and astroglial pathology. Likewise, amyloid pathology was assessed as plaques and/or cerebral amyloid angiopathy (CAA). For both proteins, deposits were grouped into: absent, mild, moderate, and severe. Results In the total cohort, median age was 67.5 ys (range 20-92 ys), the female-to-male ratio 0.68. Overall 44.4 % (n=44/99) showed any type of A-beta and/or taupathology, which was strongly correlated with age (R=0.26, p= 0.001). Among them, 38.6 % (n=17/44) had combined pathology, while 36.4 % (n=16/44) displayed pure amyloid-beta, and 25 % (n=11/44) only tau pathology. A-beta pathology comprised plaques in 74.4 % (n=29/39) and CAA in 28.2 % (n=11/29). Consistent with the spatiotemporal evolution of AD, neurofibrillary tangle load was highest in the temporal lobe (42.9 % n=21/49), while plaque load was most prevalent in the occipital lobe (62.5 % n=5/8). This pattern was accentuated in patients above age 65, while it deviated in those below age 65. Over time, the AD-type pathology increased in 38.4 % (n=5/13) and remained stable in 53.8 % (n=7/13) of recurrent tumors. Total cell densities in tumor-infiltrated cortex ranged from 474 to 7,540 cells/mm2, being similar across all lobes. Higher cell density correlated with decreased neuronal counts (R= -0.46, p<0.0001) and decreased AD-load (R= -0.25, p= 0.002). Conclusion Collectively, our results establish frequent co-occurrence of Alzheimer disease neuropathological changes in the GBM-adjacent cortex. They prompt further investigation of shared pathogenic mechanisms and seek to raise awareness for synergistic effects on cognitive decline.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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