White Matter Hyperintensity as a Vascular Contribution to the AT(N) Framework
Notice bibliographique
Résumé
The AT(N) framework enables the classification of an individual within the biological Alzheimer's disease (AD) continuum by pairing the cognitive stage with the biomarker status of amyloid-beta (Aβ, A), tau (T) and neurodegeneration (N). AD is a multifactorial disease that may involve different pathogenic mechanisms such as cerebrovascular disease (CVD). Therefore, biomarkers of these mechanisms can be added to the AT(N) framework to enhance the biomarker characterization of individuals within the AD continuum. In AD, white matter hyperintensities (WMH) which are postulated to develop as a result of chronic ischemia from small vessel CVD are shown to play a role in the aetiology. However, the interplay of WMH with Aβ and tau pathophysiology in AD remains unclear. In this review, we summarized the studies that evaluated the associations between WMH and AD pathophysiology (Aβ and tau). We found that the evidence supporting the association of WMH with Aβ was mixed, and this may be explained by the relative contributions of WMH due to its differential load and anatomical distribution. More studies are also needed to determine the association of WMH with tau pathology. Future longitudinal studies with harmonized methodologies to quantify WMH and account for the anatomical differences of WMH are required to validate the relationship between WMH and AT(N) biomarkers. This will allow a clearer understanding of the utility of WMH as a vascular biomarker in the AT(N) framework. Novel CVD biomarkers will also have the potential to further elucidate the contributions of CVD to the AD pathophysiology.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».