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Enregistrement W4390194384 · doi:10.1002/alz.079211

Longitudinal Locus Coeruleus Imaging across the Alzheimer’s Spectrum

2023· article· en· W4390194384 sur OpenAlexaffabout
Ahmad Sibahi, Pedro Rosa‐Neto, Christine Tardif, Clifford Cassidy

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensRoyal Ottawa Mental Health CentreMcGill UniversityUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLocus coeruleusInternal medicineNeuroimagingCardiologyCohortPsychologyMedicinePathophysiologyNeuroscienceAudiologyNuclear medicineCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Noradrenergic neurons of the locus coeruleus (LC) may play a critical role in the pathophysiology of Alzheimer’s Disease (AD). LC imaging with MRI is a promising in vivo method to study the role of this system in AD. Here we investigate longitudinal change in LC integrity across the AD spectrum. Method This study included 291 participants from the TRIAD cohort at the McGill Research Center for Studies in Aging (cognitively normal: n = 166, mild cognitive impairment: n = 79, AD: n = 46). Follow‐up data was available for 123 participants. All participants underwent MR imaging including a turbo spin echo (TSE) sequence for LC imaging, tau positron emission tomography (using [18F]MK6240), and clinical and cognitive assessment including the Mini Mental State Exam (MMSE). LC signal contrast was assessed relative to a pontine reference region. Linear regression analyses related LC signal to clinical measures. Result Consistent with prior work in an earlier version of this sample, at baseline, LC signal was reduced in tau positive participants (t(285) = ‐4.56, p<0.0001) and negatively correlated to AD severity (Braak stage: t(253) = ‐4.79, p<0.0001; MMSE score: t(254) = 4.30, p<0.0001). There was no significant change in LC signal over time (t(122) = 1.36, p = 0.18) and no significant impact of tau status on LC change (t(119) = 0.39, p = 0.70). Counterintuitively, there was evidence of increasing LC signal in the most severe participants, as those with low MMSE score (<27) showed a significant signal increase over time (t(16) = 2.16, p = 0.046). Moreover, increasing LC signal in tau positive participants was correlated to reduction in MMSE performance over time (t(35) = ‐2.13, p = 0.040). In contrast, tau negative participants showed the opposite trend (t(52) = 1.97, p = 0.054). Conclusion While cross‐sectional analyses found the expected negative correlation between LC signal and AD severity, longitudinal analyses obtained the surprising result that increasing signal correlated to worsening AD severity. This finding could suggest that the LC imaging sequence used (TSE) may imperfectly capture LC degeneration and signal increases could be driven by other factors occuring simultaneously with LC degeneration (perhaps elevated neuromelanin or tau deposition). Future work could determine if different types of LC sequence (TSE versus magnetization transfer) differ in their ability to capture degeneration and provide complementary information.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,300 · 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'admission2
Résumé présentoui

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