Voxel‐by‐Voxel regression analysis identifies association between postmortem TDP‐43 and antemortem fractional anisotropy within white matter fibers connected to the hippocampus
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background TAR DNA‐binding protein 43 (TDP‐43), has been shown to be involved in various neurodegenerative disorders involving axonal damage including ALS, FTLD, and LATE. Studying the relationships between postmortem TDP‐43 and antemortem white matter (WM) structural integrity can allow for a better understanding of the disease, rather than exploring clinical presentations alone. Method In‐vivo diffusion‐weighted images were gathered on a 1.5T scanner from subjects from the Religious Orders Study and the Rush Memory and Aging Project. Images were processed using TORTOISE to calculate fractional anisotropy (FA). We utilized the IIT probabilistic WM atlas to identify voxels containing fibers that originate or terminate in the hippocampus. A semi‐quantitative rating of TDP‐43 severity was assessed in 5 brain regions. We utilized regression models to relate postmortem disease and antemortem FA within each voxel. Coexisting disease including ß‐amyloid plaques, tau tangles, and cerebrovascular disease were used as covariates, along with demographic variables. Result The 58 subjects were 91.10 (SD = 6.37) years old at death with a median interval from MRI to death of 2.8 years (SD = 1.19). Results revealed a significant negative relationship (p<0.05) between postmortem TDP‐43 and FA within fibers connecting the hippocampus to the parahippocampal and entorhinal cortices, fornix, and lingual gyrus. Preliminary results did not survive multiple comparisons correction. Conclusion Our findings indicate that greater TDP‐43 disease burden is associated with lower white matter integrity within regions of the limbic system. These findings suggest the TDP‐43 disease process may contribute to reduced structural connectivity between the hippocampus and related regions, which may impact larger brain networks.
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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) | 0,002 | 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 ».