Situating tau pathology and neuroinflammation along the principal gradients of brain organisation in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The spread of abnormal tau along connectivity‐based networks is a hallmark of Alzheimer’s disease (AD). In addition, activated microglia was shown to affect tau spread across networks. However, traditional network approaches using atlas‐defined regions suffer from assuming within‐region homogenous connectivity, as well as abrupt and linear connectivity changes between the regions; while, in fact, brain structure and function exist as complex overlapping axes of connectivity variation. Here, we studied smooth/continuous spatial transitions or ‘gradients’ of connectivity and their link to gradients of pathology in AD. This work provides novel insights into brain architecture driving pathology spread. Method We enrolled 220 individuals including 106 cognitively normal Aβ‐negative (A‐) and 37 A+, and 77 MCI/AD A+ (TRIAD). From diffusion‐weighted MRI and fMRI data, we estimated region‐to‐region fiber count and correlated timeseries, respectively, and averaged subject‐wise connectivity matrices to create structural and functional ‘template connectomes’. From 18F‐MK6240 and 11C‐PBR28 PET data, we extracted regional tau and neuroinflammation SUVR values, respectively, and created covariance matrices for each disease stage. Next, the template connectomes/covariance matrices were subjected to non‐linear dimensionality reduction to extract embedded components (‘gradients’). We correlated the primary gradients of functional or structural connectivity (G1FC/G1SC) with the primary and secondary gradients of tau or neuroinflammation (G1TAU/G2TAU; G1INFLAM/G2INFLAM). We employed three brain atlases for validation: high‐resolution customized Glasser‐atlas (1332 equally‐sized subregions), DKT, and Schaefer‐100. Result G1FC replicated the previously reported ‘uni‐to‐transmodal’ functional gradient (Margulies 2016) and correlated strongly with G1TAU in cognitively impaired A+ (Fig.1 A); illustrating a common topographic variation in tau spread and functional connectivity in symptomatic stages. Conversely, G1SC ran between medial‐temporal‐lobe (MTL)/posterior and frontal/anterior regions, and correlated strongly with both G2TAU (Fig.1 B) and G1INFLAM (Fig.1 C) in cognitively (un)impaired A+; illustrating a common topographic variation in tau/microglia and structural connectivity already present at early disease stages. Different brain atlases led to similar results. Conclusion We identified two gradients of continuous topographic variation in tau and neuroinflammation, potentially reflecting heterogeneity of AD‐subgroups. While microglial activation and early‐stage tau propagation may be largely dominated by structural organisation, later‐stage tau propagation may be more heterogeneously associated with variation in structural and particularly functional connectivity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».