Associations of white matter hyperintensities with cerebrovascular architecture in Alzheimer’s disease and related dementias
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background MRI‐detected white matter hyperintensities (WMHs), a marker of cerebrovascular‐pathology, are common in Alzheimer’s disease (AD) and related dementias (ADRDs). In stroke, WMH‐volume was found to correlate most with stroke risk‐factors in the anterior cerebral arterial‐territory. Since the relationship between WMHs and arterial‐territories remains unexplored in the ADRDs, we systematically investigated WMHs’ spatial distribution (1) in 8 ADRDs relative to cognitively unimpaired (CU), and (2) across arterial‐territories per ADRD. Methods The extensive CCNA‐COMPASS‐ND cohort (N = 927) allowed us to investigate 9 clinical categories: CU, subjective (SCI) and mild (MCI) cognitive impairment, vascular MCI (V‐MCI), AD, vascular AD (V‐AD), Lewy‐body dementia (LBD), fronto‐temporal dementia (FTD), and Parkinson’s disease (PD) (Fig.1A). FLAIR and T1w MRI‐scans were used to segment WMHs (Dadar et al.,2017). Following registration to standard space, an arterial‐territory atlas (Schirmer et al.,2019) was used to calculate WMH‐volumes in 10 regions (Fig.1B). Statistical analyses were run on whole‐brain‐WMH‐volume and regional‐WMH‐ratios (region‐size‐normalized‐WMH‐volume/whole‐brain‐WMH‐volume). Data‐analyses used a series of linear models accounting for clinical category, age, and sex – followed by pairwise group‐comparisons corrected for multiple comparisons. Results 1) Relative to CU: Whole‐brain‐WMH‐volumes were higher for V‐MCI, V‐AD, and FTD. WMH‐ratios were higher in MCA and LMCA for 2 ADRDs (SCI;V‐MCI) and lower in PCA, LPCA, and RPCA for SCI. WMH‐ratios were higher in ACA or LACA and lower in PCA, LPCA, or RPCA for 4 ADRDs (V‐MCI;V‐AD;FTD;PD) (Fig.1C). Sex‐analyses: Men’s WMH‐volumes were higher in whole‐brain (CU;V‐MCI;FTD), while their WMH‐ratios were higherin LMCA (CU), but lower in ACA (SCI;MCI), LACA (MCI), and RACA (SCI). 2) MCA contained higher WMH‐ratios than ACA and PCA in all clinical categories. Relative to PCA, ACA’s WMH‐ratio was higher in 2 ADRDs (V‐MCI;V‐AD) and lower in 4 (CU;MCI;AD;PD). Pairwise‐group comparisons between all left/right arterial‐territories demonstrated consistent results (Fig.2). Asymmetry‐analyses: The right arterial side had higher WMH‐ratios in ACA (CU;V‐MCI), MCA (CU;SCI;MCI;V‐MCI;AD;V‐AD;PD), and PCA (MCI;AD). Conclusion We identified arterial‐territories of increased susceptibility to WMH‐formation per ADRD. The two most prevalent ADRDs (AD;V‐AD) were found to accumulate WMHs in a territory‐specific manner – higher WMH‐ratios in ACA for V‐AD and PCA for AD. Overall, the arterial‐territory‐specific WMH‐signatures identified may improve ADRD‐diagnosis accuracy.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».