Effect of <i>APOE ε</i>4 genotype on amyloid‐β, glucose metabolism, and gray matter volume in cognitively normal individuals and amnestic mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and purpose The presence of apolipoprotein E ε 4 ( APOE ε 4) is associated with an increased risk of developing Alzheimer disease (AD). The aim of this study was to assess the effects of APOE ε 4 on amyloid‐β (Aβ) pathology, glucose metabolism, and gray matter (GM) volume and their longitudinal changes in healthy control (HC) and amnestic mild cognitive impairment (aMCI). Methods We included 50 HCs and 109 aMCI patients from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative phase 2/GO based on availability of baseline T1‐weighted magnetic resonance imaging, 18 F‐florbetapir positron emission tomography (PET), and 18 F‐fluorodeoxyglucose (FDG) PET. Of these, 35 HCs and 67 aMCI patients who underwent 24‐month scans were included for follow‐up study. Results Voxelwise analysis revealed that APOE ε 4 carriers exhibited greater baseline Aβ deposition than APOE ε 4 noncarriers in both diagnostic groups. However, there was no significant difference between APOE ε 4 noncarriers and APOE ε 4 carriers in terms of 18 F‐FDG PET standardized uptake value ratio and GM volume. Region of interest‐based analysis showed statistically significant greater Aβ deposition in APOE ε 4 carriers than APOE ε 4 noncarriers only in aMCI patients. Furthermore, APOE ε 4 carriers generally exhibited a greater magnitude and spatial extent of longitudinal changes in Aβ deposition than APOE ε 4 noncarriers in both diagnostic groups. Conclusions Our findings suggest a differential effect of APOE ε 4 on Aβ pathology, glucose metabolism, and GM volume. Studying APOE ε 4‐related brain changes with neuroimaging biomarkers in preclinical AD offers an opportunity to further our understanding of the pathophysiology of AD at an early stage.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».