The long distance relationship of regional amyloid burden and tau pathology spread
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction Consistent with the amyloid-cascade-hypothesis, we tested whether regional amyloid burden is associated with tau pathology increases in spatially independent brain regions and whether functional connectivity serves as a mediator bridging the observed spatial gap between these pathologies. Methods Data of 98 amyloid-positive and 35 amyloid-negative subjects with baseline amyloid (18F-AV45) and longitudinal tau (18F-AV1451) PET were selected from ADNI. Annual tau change maps were computed. All images were z-transformed using the amyloid-negative subjects as reference. Z-maps of baseline amyloid and annual tau change were submitted to a parallel independent component analysis in GIFT, yielding six component pairs linking spatial patterns of baseline amyloid to longitudinal tau increase. Next, we used the region of maximum coefficient per component as seeds for functional connectivity analyses in a healthy control dataset. This resulted in six pairs of amyloid and tau seed-based networks (SBN). The spatial overlap between these SBNs and components (amyloid OR tau change) and the combined component pairs (amyloid AND tau change) were quantified. Results Amyloid SBNs presented greater spatial overlap with their respective amyloid components (24%-54%) than tau SBNs with the respective tau change components (16%-40%). However, the spatial combination of amyloid and tau component pairs showed highest spatial overlap with the amyloid SBNs (up to 62% vs. 39% for the tau SBNs). Conclusion Mechanistically, regional associations of amyloid and tau pathology may be driven by underlying large-scale functional networks. Functional connections may thereby transmit soluble amyloid to remote brain regions within the same network, likely triggering tau aggregation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».