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Enregistrement W4311999015 · doi:10.1002/alz.066715

Progressive white matter injury in autosomal dominant Alzheimer’s disease is strongly associated with cerebral microbleeds and neurodegeneration

2022· article· en· W4311999015 sur OpenAlexaff
Zahra Shirzadi, Stephanie A. Schultz, Wai‐Ying Wendy Yau, Nelly Joseph‐Mathurin, Kejal Kantarci, Gregory M. Preboske, Clifford R. Jack, Martin R. Farlow, Anne M. Fagan, Jason Hassenstab, Mathias Jucker, John C. Morris, Chengjie Xiong, Celeste M. Karch, Colleen Fitzpatrick, Allan I. Levey, Brian A. Gordon, Peter W. Schofield, Stephen Salloway, Richard J. Perrin, Eric McDade, Johannes Levin, Carlos Cruchaga, Ricardo Allegri, Nick C. Fox, Alison Goate, Neill R. Graff‐Radford, Robert Koeppe, James M. Noble, Helena C. Chui, Sarah Berman, Hiroshi Mori, Raquel Sánchez‐Valle, Jae‐Hong Lee, Pedro Rosa‐Neto, Tammie L.S. Benzinger, Hamid R. Sohrabi, Ralph N. Martins, Aaron P. Schultz, Randall J. Bateman, Keith A. Johnson, Reisa A. Sperling, Steven M. Greenberg, Jasmeer P. Chhatwal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntracerebral and Subarachnoid Hemorrhage Research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperintensityMedicineWhite matterCardiologyInternal medicineMagnetic resonance imagingCerebral amyloid angiopathyPathologyDiseaseDementiaRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background White matter (WM) injury visible on MRI is a common finding in Alzheimer’s disease (AD) and is often attributed to small vessel ischemic changes secondary to increased systemic vascular risk. Increased WM injury has been associated with the progression of Autosomal Dominant AD (ADAD), though ADAD pathogenic variant carriers are relatively young and may not have elevated vascular risk factors. We hypothesized that WM injury in ADAD may reflect worsening of cerebral amyloid angiopathy (CAA) and neurodegeneration. Here we examine this hypothesis using cross‐sectional and longitudinal data from the Dominantly Inherited Alzheimer Network observational study (DIAN). Method MRI data from ADAD pathogenic variant carriers (n=223) and non‐carriers (n=136) were used in the present study (Table 1). We extracted FreeSurfer‐based WM lesion (WML) volume from T1‐weighted images (hypointensities). Cortical microbleed (CMB) burden was assessed visually on susceptibility weighted/T2*‐weighted gradient echo images by experienced radiologists (blineded to the mutation status) at the Mayo Clinic in Rochester. Linear regression models compared WML volume at baseline in people with and without CMB. Linear mixed effect models assessed the relationships between longitudinal WML and both CMBs and FreeSurfer‐based total gray matter (GM) volume. Models were corrected for age and estimated years to symptom onset (EYO). Result Greater baseline WML volume was seen in ADAD carriers vs. non‐carriers, particularly close to the age of estimated symptom onset. Baseline WML volume was greater in carriers with CMBs compared to those without (t=2.9, p=0.003, Figure 1). Longitudinal increase in WML amongst ADAD pathogenic variant carriers with CMBs was estimated to be 214 mm3/year greater than that amongst carriers without CMBs (t=4.1, p<0.001, Figure 2). Independent of this CMB effect, decreasing GM volume was strongly associated with increasing longitudinal WML volume (t=‐6.2, p<0.001, Figure 3). Similar analyses in the non‐carrier group yielded no significant findings. Conclusion Consistent with prior reports, WML volume was increased in ADAD pathogenic variant carriers. However, the results here suggest WML in ADAD may not solely be due to small vessel ischemic changes, but rather may be a result of worsening CAA and more rapid neurodegeneration.

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)0,004
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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