Cross-Sectional and Longitudinal Comparison of Tau Imaging with 18F-MK6240 and 18F-Flortaucipir in Populations Matched for Age, MMSE and Brain Beta-Amyloid Burden
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Longitudinal tau quantification may provide a useful marker of drug efficacy in clinical trials. Different tau PET tracers may have different sensitivity to longitudinal changes, but without a head-to-head dataset or a carefully designed case-matching procedure, comparing results in different cohorts can be biased. In this study, we compared the tau PET tracers, 18F-MK6240 and 18F-flortaucipir (FTP), both cross-sectionally and longitudinally by case-matching subjects in the AIBL and ADNI longitudinal cohort studies. METHODS: A subset of 113 participants from AIBL and 113 from ADNI imaged using 18F-MK6240 and 18F-FTP respectively, with baseline and follow-up, were matched based on baseline clinical diagnosis, MMSE, age and amyloid (Aβ) PET centiloid value. Subjects were grouped as 64 Aβ- cognitively unimpaired (CU), 22 Aβ+ CU, 14 Aβ+ mild cognitive impairment (MCI) and 13 Aβ+ Alzheimer's disease (AD). Tracer retention was measured in the mesial, temporoparietal, rest of the cortex, and a meta-temporal region composed of entorhinal, inferior/middle temporal, fusiform, parahippocampus and amygdala. T-tests were employed to assess group separation at baseline using SUVR Z-scores and longitudinally using SUVR%/Yr. RESULTS: Both tracers detected statistically significant differences at baseline in most regions between all clinical groups. Only 18F-MK6240 showed statistically significant higher rate of SUVR increase in Aβ+ CU compared to Aβ- CU in the mesial, meta-temporal and temporoparietal regions. CONCLUSION: 18F-MK6240 appears to be a more sensitive tracer for change in tau level at the preclinical stage of AD.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 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 ».