Neurophysiological activity linked to Alzheimer’s disease pathology relates to longitudinal cognition and progression to mild cognitive impairment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Alzheimer’s Disease (AD) is defined by the pathological accumulation of amyloid‐beta (Aß) and tau in the brain. Regional deposition of these proteins is associated with changes in frequency‐defined neurophysiological activity that can be detected using non‐invasive magnetoencephalography (MEG). Here we examined whether these neurophysiological alterations were associated with participants’ demographics and longitudinal changes in cognition. Additionally, we addressed the clinical utility of MEG to predict progression to mild cognitive impairment (MCI), as compared to other established AD imaging biomarkers. Method We used Positron Emission Tomography (PET) to measure the deposition of whole‐brain Aß ([18F]NAV4694) and tau ([18F] Flortaucipir), Magnetic Resonance Imaging (MRI) to measure hippocampal volume and resting‐state MEG to capture neurophysiological activity in a group of clinically unimpaired older adults with family history of AD (PREVENT‐AD cohort; n = 103). We implemented a multivariate partial least squares (PLS) analysis to test the association between imaging markers (i.e., neurophysiological activity and AD proteinopathy) and participants’ clinical profiles (i.e., demographic‐clinical variables and longitudinal cognition data). For the second analysis we used logistic regression models to assess the added value of neurophysiological activity to predict MCI progression compared to established MRI/PET imaging markers (n = 100; 14 MCI progressors). Result The PLS analysis identified significant latent variables that linked proteinopathy‐related neurophysiological activity slowing to older age, lower education, positive APOE e4 status and longitudinal deficits in cognition across multiple domains (Figure 1). The initial logistic regression model included demographic and clinical variables and had an AUC = 0.772, which increased to 0.794 after adding the MRI hippocampal volume. Incorporating MEG spectral power from temporal regions where tau accumulates resulted in a considerable increase in accuracy with an AUC = 0.873. The model including Aß and tau PET on top of MRI and MEG markers reached an AUC = 0.905 (Figure 2). Conclusion Our results show that the neurophysiological changes linked to AD pathology are associated with longitudinal cognitive impairment across multiple domains. MEG spectral power from early tau accumulating regions improved the accuracy for predicting MCI progression, contributing information beyond traditional demographic/clinical variables and structural MRI and representing a more accessible and less invasive alternative compared to PET imaging.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».