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Enregistrement W4365516047 · doi:10.3389/fnins.2023.1151820

Accelerated hypometabolism with disease progression associated with faster cognitive decline among amyloid positive patients

2023· article· en· W4365516047 sur OpenAlexfundno aff
Zhengshi Yang, Jeffrey L. Cummings, Jefferson W. Kinney, Dietmar Cordes

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechNational Institute of Neurological Disorders and StrokeIXICONational Institute of General Medical SciencesH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerBiogenBioClinicaUniversity of Southern CaliforniaNovartis Pharmaceuticals CorporationU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbCleveland ClinicF. Hoffmann-La RocheAlzheimer's Drug Discovery FoundationAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsNational Institute on AgingAlzheimer's Association
Mots-clésDementiaCognitive declineMedicineConfoundingInternal medicineAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativePositron emission tomographyAlzheimer's diseaseNeuroimagingFluorodeoxyglucoseCarbohydrate metabolismNeuropsychologyOncologyCognitionPsychologyDiseasePsychiatryNuclear medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To evaluate the progression of brain glucose metabolism among participants with biological signature of Alzheimer's disease (AD) and its relevance to cognitive decline. Method: We studied 602 amyloid positive individuals who underwent 18F-fluorodeoxyglucose PET (FDG-PET) scan, 18F-AV-45 amyloid PET (AV45-PET) scan, structural MRI scan and neuropsychological examination, including 116 cognitively normal (CN) participants, 314 participants diagnosed as mild cognitive impairment (MCI), and 172 participants diagnosed as AD dementia. The first FDG-PET scan satisfying the inclusion criteria was considered as the baseline scan. Cross-sectional analysis were conducted with the baseline FDG-PET data to compare the regional differences between diagnostic groups after adjusting confounding factors. Among these participants, 229 participants (55 CN, 139 MCI, and 35 AD dementia) had two-year follow-up FDG-PET data available. Regional glucose metabolism was computed and the progression rates of regional glucose metabolism were derived from longitudinal FDG-PET scans. Then the group differences of regional progression rates were examined to assess whether glucose metabolism deficit accelerates or becomes stable with disease progression. The association of cognitive decline rate with baseline regional glucose metabolism, and progression rate in longitudinal data, were evaluated. Results: Participants with AD dementia showed substantial glucose metabolism deficit than CN and MCI at left hippocampus, in addition to the traditionally reported frontal and parietal-temporal lobe. More substantial metabolic change was observed with the contrast AD - MCI than the contrast MCI - CN, even after adjusting time duration since cognitive symptom onset. With the longitudinal data, glucose metabolism was observed to decline the most rapidly in the AD dementia group and at a slower rate in MCI. Lower regional glucose metabolism was correlated to faster cognitive decline rate with mild-moderate correlations, and the progression rate was correlated to cognitive decline rate with moderate-large correlations. Discussion and conclusion: Hippocampus was identified to experience hypometabolism in AD pathology. Hypometabolism accelerates with disease progression toward AD dementia. FDG-PET, particularly longitudinal scans, could potentially help predict how fast cognition declines and assess the impact of treatment in interventional trials.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,656

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,280 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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