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Enregistrement W4387336768 · doi:10.1186/s13195-023-01309-3

In vivo cortical diffusion imaging relates to Alzheimer’s disease neuropathology

2023· article· en· W4387336768 sur OpenAlexfundno aff
Mario Torso, Gerard R. Ridgway, Michele Valotti, Ian Hardingham, Steven A. Chance, James B. Brewer, Oscar L. López, Bradley T. Hyman, Thomas J. Grabowski, Mary Sano, Helena C. Chui, Marilyn Albert, John C. Morris, Jeffrey Kaye, Thomas Wısnıewskı, Scott A. Small, John Q. Trojanowski, Charles DeCarli, Andrew J. Saykin, David A. Bennett, Roger N. Rosenberg, Neil W. Kowall, Robert Vassar, Frank M. LaFerla, Ronald Petersen, Eric M. Reiman, Bruce Miller, Allan I. Levey, Linda Van Eldik, Sanjay Asthana, Russell H. Swerdlow, Todd E. Golde, Stephen M. Strittmatter, Victor W. Henderson, Suzanne Craft, Henry L. Paulson, Sudha Seshadri, Erik D. Roberson, Marwan N. Sabbagh, Gary A. Rosenberg, Angela L. Jefferson, Heather E. Whitson, James B. Leverenz

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s Research & Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaBiogenEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbUniversity of California, San DiegoBioClinicaU.S. Department of DefenseMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNovartis Pharmaceuticals CorporationPfizerNational Institute on AgingAlzheimer's Association
Mots-clésNeuropathologyCerebral amyloid angiopathyDiffusion MRIPathologyNeuroimagingNeuroscienceWhite matterNeurologyNeurodegenerationMedicineLewy bodyAlzheimer's diseasePsychologyDementiaDiseaseMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background There has been increasing interest in cortical microstructure as a complementary and earlier measure of neurodegeneration than macrostructural atrophy, but few papers have related cortical diffusion imaging to post-mortem neuropathology. This study aimed to characterise the associations between the main Alzheimer’s disease (AD) neuropathological hallmarks and multiple cortical microstructural measures from in vivo diffusion MRI. Comorbidities and co-pathologies were also investigated. Methods Forty-three autopsy cases (8 cognitively normal, 9 mild cognitive impairment, 26 AD) from the National Alzheimer’s Coordinating Center and Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative databases were included. Structural and diffusion MRI scans were analysed to calculate cortical minicolumn-related measures (AngleR, PerpPD + , and ParlPD) and mean diffusivity (MD). Neuropathological hallmarks comprised Thal phase, Braak stage, neuritic plaques, and combined AD neuropathological changes (ADNC—the “ABC score” from NIA-AA recommendations). Regarding comorbidities, relationships between cortical microstructure and severity of white matter rarefaction (WMr), cerebral amyloid angiopathy (CAA), atherosclerosis of the circle of Willis (ACW), and locus coeruleus hypopigmentation (LCh) were investigated. Finally, the effect of coexistent pathologies—Lewy body disease and TAR DNA-binding protein 43 (TDP-43)—on cortical microstructure was assessed. Results Cortical diffusivity measures were significantly associated with Thal phase, Braak stage, ADNC, and LCh. Thal phase was associated with AngleR in temporal areas, while Braak stage was associated with PerpPD + in a wide cortical pattern, involving mainly temporal and limbic areas. A similar association was found between ADNC (ABC score) and PerpPD + . LCh was associated with PerpPD + , ParlPD, and MD. Co-existent neuropathologies of Lewy body disease and TDP-43 exhibited significantly reduced AngleR and MD compared to ADNC cases without co-pathology. Conclusions Cortical microstructural diffusion MRI is sensitive to AD neuropathology. The associations with the LCh suggest that cortical diffusion measures may indirectly reflect the severity of locus coeruleus neuron loss, perhaps mediated by the severity of microglial activation and tau spreading across the brain. Recognizing the impact of co-pathologies is important for diagnostic and therapeutic decision-making. Microstructural markers of neurodegeneration, sensitive to the range of histopathological features of amyloid, tau, and monoamine pathology, offer a more complete picture of cortical changes across AD than conventional structural atrophy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,559
Score d'incertitude au seuil0,645

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,237
Tête enseignante GPT0,481
Écart entre enseignants0,244 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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