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Enregistrement W4308144428 · doi:10.1093/braincomms/fcac282

Unravelling the relationship between amyloid accumulation and brain network function in normal aging and very mild cognitive decline: a longitudinal analysis

2022· article· en· W4308144428 sur OpenAlexafffund
Gemma L Moffat, Peter Zhukovsky, Gillian Coughlan, Aristotle N. Voineskos

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesBiotalent CanadaNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute on AgingNational Institute of Mental HealthUniversity of TorontoCanadian Institutes of Health ResearchCentre for Addiction and Mental Health Foundation
Mots-clésCognitionCognitive declineDementiaNeuroscienceNeurodegenerationPsychologyDefault mode networkDiseaseAlzheimer's diseaseAmyloid (mycology)NeuroimagingPathologicalMedicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Pathological changes in the brain begin accumulating decades before the appearance of cognitive symptoms in Alzheimer’s disease. The deposition of amyloid beta proteins and other neurotoxic changes occur, leading to disruption in functional connections between brain networks. Discrete characterization of the changes that take place in preclinical Alzheimer’s disease has the potential to help treatment development by targeting the neuropathological mechanisms to prevent cognitive decline and dementia from occurring entirely. Previous research has focused on the cross-sectional differences in the brains of patients with mild cognitive impairment or Alzheimer’s disease and healthy controls or has concentrated on the stages immediately preceding cognitive symptoms. The present study emphasizes the early preclinical phases of neurodegeneration. We use a longitudinal approach to examine the brain changes that take place during the early stages of cognitive decline in the Open Access Series of Imaging Studies-3 data set. Among 1098 participants, 274 passed the inclusion criteria (i.e. had at least two cognitive assessments and two amyloid scans). Over 90% of participants were healthy at baseline. Over 8–10 years, some participants progressed to very mild cognitive impairment (n = 48), while others stayed healthy (n = 226). Participants with cognitive decline show faster amyloid accumulation in the lateral temporal, motor and parts of the lateral prefrontal cortex. These changes in amyloid levels were linked to longitudinal increases in the functional connectivity of select networks, including default mode, frontoparietal and motor components. Our findings advance the understanding of amyloid staging and the corresponding changes in functional organization of large-scale brain networks during the progression of early preclinical Alzheimer’s disease.

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)0,003
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,165
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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