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Enregistrement W4390194174 · doi:10.1002/alz.072875

Changes of brain metabolites in early Alzheimer’s disease: A high‐field magnetic resonance spectroscopy study on medication treatment effect

2023· article· en· W4390194174 sur OpenAlexaff
Ningnannan Zhang, Zhang Zhang, Xiaowei Song

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensSurrey Memorial HospitalFraser Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDorsolateral prefrontal cortexVoxelNeurochemicalMetaboliteInternal medicineCreatineMedicinePosterior cingulateBrain activity and meditationPsychologyMagnetic resonance imagingNeuroscienceFunctional magnetic resonance imagingPrefrontal cortexAudiologyCognitionRadiologyElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background AD involves deficits in essential brain chemicals. A functional neurocompensatory response in brain regions critical for executive control has been reported for early AD. It is unclear whether such an effect can be detected in brain metabolites and affected by medication treatments. In this study, we used single‐voxel proton magnetic resonance spectroscopy (SV‐1H‐MRS, short as MRS here) to quantify neurochemical changes non‐invasively. Our objectives are to 1) examine differences in key neurometabolites between brain regions either compromised or preserved in early AD and 2) test the potential effect of medication treatment on metabolite levels in the brain regions. Method Sixteen participants with early AD (76.8±8.0 yrs, 56.2% female) and 20 normal controls (73.6 ± 6.3 yrs, 60% female) had two MRS sessions six months apart. AD patients took cholinesterase inhibitors as part of standard care following the baseline scan. MRS acquisition used 4T MRI with LASER sequence from two voxels (5.12cm3), respectively placed in the posterior cingulate gyri (PCG) and the left dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC). Spectra data were fitted using fitMAN and analyzed using ANOVA for main effect and interactions (voxel placement, subject group, scan time). Result The level of many metabolites was greater in the DLPFC than in the PCG voxels (Fs>4.01, ps<0.050), regardless of the subject group. Participants with early AD had lower levels of NAA and Gln (absolute value and ratio to Cr) and higher Cr/NAA than controls across the brain regions (Fs>4.09, ps<0.047). Post‐treatment, a change in Ala/Cr, Gly/Cr, Gly/NAA, and Lac/NAA (Fs>4.04, ps<0.048). There was an increase in Syl only in the DLPFC voxel (Fs>6.71, ps<0.029), whereas there was a decrease in Gly/NAA in the PCG voxel (F = 11.47, p = 0.005). In contrast, in controls, NAAG in the PCG voxel decreased between baseline and follow‐up (Fs>5.08, ps<0.027). Conclusion The data showed a lower level of several metabolites essential for maintaining neuronal function and connectivity in early AD than normal aging, especially in brain regions that are compromised early in the disease process. The study suggested a positive impact of clinical management of early AD on enabling neurocompensation for at least six months.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,290
Écart entre enseignants0,272 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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