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Enregistrement W4390194204 · doi:10.1002/alz.077499

Nucleus basalis of Meynert degeneration starts in the earliest stages of Alzheimer’s disease: A deformation‐based morphometry analysis

2023· article· en· W4390194204 sur OpenAlexaff
Neda Shafiee, Mahsa Dadar, R. Nathan Spreng, D. Louis Collins

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNucleus basalisBasal forebrainCholinergic neuronCholinergicNeuroscienceVoxelAlzheimer's diseaseVoxel-based morphometryPsychologyMedicinePathologyMagnetic resonance imagingWhite matterDiseaseRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background One of the earliest pathological events in the course of AD is thought to be the degeneration of cholinergic neurons in the basal forebrain (Grothe et al. 2012). The largest cluster of cholinergic cells within the basal forebrain are found in the Nucleus basalis of Meynert (NbM) (Hampel et al. 2020). Studies show that loss of cholinergic projections due to cholinergic degeneration in NbM, is associated with the decline in cognitive abilities, specifically in memory and attention processing (Mesulam et al. 2013). However, identifying the NbM region on MR images is difficult due to limitations in the resolution and contrast of T1w images. Method Data included the baseline MRI scans of 677 amyloid‐positive subjects from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) dataset from ADNI1, 2, and GO. Scan resolution was increased to 0.5 mm isotropic voxel size by super‐sampling (Manjón et al. 2010) before non‐linear registration to an ADNI‐based unbiased template. The resulting deformation fields were used to compute the Jacobian determinant map for each subject as a proxy for local volume. A voxel‐wise linear regression model analysis was performed on Jacobian maps to assess the pattern of volumetric change within an NbM mask according to diagnosis: DBM ∼ 1+Dx+AGE+Dx:AGE+SEX; where DBM are the Jacobian values for subjects, Dx is the categorical variable for disease stage (NC, eMCI, lMCI, AD) and Dx:AGE is an interaction term between diagnosis and age of each subject. Result Figure 1 shows the statistically significant differences in local volume, comparing successive disease stages, within the NbM mask, after FDR correction (coronal section, A) NC vs eMCI, B) eMCI vs lMCI, C) lMCI vs AD). As it has been shown here, the Jacobian map (as a proxy for atrophy) becomes more pronounced as the disease advances. Conclusion Our results show that NbM degeneration starts as early as the preliminary stages of mild cognitive impairment, and this change accelerates as the disease progresses. This points to MRI‐based measurements of NbM as potential biomarkers for early AD detection and as a marker of disease burden.

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)0,001
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,275 · 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
Résumé présentoui

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