Mapping the effects of functional and structural network reorganization on the tau‐cognition relationship in Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Tau pathology can spread through connectivity‐based networks, with certain regions (or epicenters) accumulating more tau than others. Such spatial vulnerabilities may be due to their unique apical position in the cortical hierarchy, which can be elucidated through ‘gradients of connectivity’ (Margulies 2016 PNAS). Prior work showed that the primary gradient of functional connectivity unveils a uni‐to‐transmodal topography of the healthy neocortex which highly correlates with a cognitive gradient of perception‐to‐abstraction. Here, we hypothesized that the gradients of functional/structural connectivity interact with tau to affect cognitive functions in Alzheimer’s disease (AD). Method We included 213 participants from TRIAD (103 CN Aß‐, 103 CN Aß+, and 75 CI Aß+) with diffusion‐weighted MRI, resting‐state functional MRI, 18F‐MK6240 tau‐PET, and an extensive cognitive battery. We performed non‐linear dimensionality reduction on the individual functional and structural connectomes, and extracted the first components (‘gradients’) ‐explaining most variance (G1FC and G1SC). First, we compared G1FC_or_SC between diagnostic groups. Second, we investigated the interaction effect of G1FC_or_SC*tauSUVR on cognition (across 9 cognitive domains). Last, we investigated whether the tau‐cognition relationship changed in a topography‐specific manner along the cortical hierarchy, within (equally‐sized) gradient‐derived meta‐ROIs along G1FC_or_SC. Results were compared to Braak‐derived regional associations. Analyses were adjusted for age, sex, APOE, education, and multiple comparisons. Result We observed reduced segregation of functional networks in AD compared to controls, with unimodal (lower‐order cognitive) and transmodal (higher‐order cognitive) regions moving closer on G1FC. This may indicate loss of network specialization in AD. Participants who had both higher tau and G1FC alterations had more cognitive impairment (Fig.1A; shown for MMSE/language). This interaction‐effect was less pronounced with G1SC (Fig.1B). Last, tau correlated with cognition in a topography‐specific progressive manner (i.e., along the transmodal‐unimodal G1FC axis and anterior‐posterior G1SC axis) (Fig.1C). Notably, tau correlated with delayed memory progressively along the posterior‐anterior G1SC axis (R2 = 0.93 in all and R2 = 0.95 in A+) and BraakI‐VI axis (R2 = 0.77 in all and R2 = 0.28 in A+). Conclusion Our work supports the contribution of connectome‐driven tau distribution on cognitive impairment in AD. Connectome gradients may provide a spatial framework to study tau spreading along the major axes of brain organization underlying specific cognitive domains.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».