Assessing neuroinflammatory differences in FTLD‐Tau vs FTLD‐TDP using free water diffusion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Frontotemporal lobar degeneration (FTLD) is associated with two pathological substrates: Tau and TAR‐DNA‐binding protein 43 (TDP‐43). In‐vivo detection of the pathological substrate is still not possible in FTLD‐related syndromes but progressive supranuclear palsy (PSP) is consistently associated with FTLD‐Tau while semantic‐variant primary progressive aphasia (svPPA) and FTD‐MND (FTD‐ALS) are associated with FTLD‐TDP. In the absence of disease‐specific markers in FTLD, it is necessary to identify biomarkers that can help distinguish FTLD‐Tau and FTLD‐TDP. Recent research has implicated neuroinflammation as a common feature across FTLD subtypes (Bright et al., 2019), however further research is required to investigate neuroinflammatory differences between FTLD‐Tau and FTLD‐TDP, given that microglial burden and activation may differ in FTLD subtypes (Woollacott et al., 2020). The free water fraction (FW), a metric generated from diffusion MRI (dMRI) (Pasternak et al., 2009), is a non‐specific marker of neuroinflammation (Bergamino, Walsh and Stokes, 2021). We will investigate differences in FW diffusion between patients with presumed FTLD‐Tau versus FTLD‐TDP. We hypothesize that differences in neuroinflammation between FTLD‐Tau and FTLD‐TDP can be identified using the free water measure, which may infer neuroinflammatory differences. Method Free‐water maps were generated from dMRI datasets obtained from 43 subjects: 19 with presumed FTLD‐Tau (PSP, mean age = 70), 6 with presumed FTLD‐TDP (mean age = 67, 4 svPPA, 2 FTD‐ALS), and 19 healthy controls (mean age 63). Grey matter (GM) was segmented from T1‐weighted MRIs using FSL’s ‘fast’, projected onto the diffusion MRI space, where free‐water maps were averaged across the GM. The average free water estimates from FTLD‐Tau, FTLD‐TDP and control datasets were tested for group differences using student’s t‐tests and analysis of covariance (ANCOVA), with age as a covariate. Results ANCOVA revealed significant differences between the groups (F = 6.47, p < 0.01). Post‐hoc tests showed significantly higher free‐water in FTLD‐Tau (p<0.01) and FTLD‐TDP (p<0.01) compared to controls. There was also higher free water in FTLD‐TDP in comparison to FTLD‐Tau, approaching significance (p = 0.0503) Conclusion Our preliminary data shows significant differences between healthy controls and patients with FTLD‐Tau and FTLD‐TDP and a trend for increased free water in FTLD‐TDP patients vs FTLD‐Tau, which may be indicative of neuroinflammatory differences.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».