Iron quantification in basal ganglia: quantitative susceptibility mapping as a potential biomarker for Alzheimer’s disease – a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Alzheimer’s disease (AD), characterized by distinctive pathologies such as amyloid-β plaques and tau tangles, also involves deregulation of iron homeostasis, which may accelerate neurodegeneration. This meta-analysis evaluated the use of quantitative susceptibility mapping (QSM) to detect iron accumulation in the deep gray matter (DGM) of the basal ganglia in AD, contributing to a better understanding of AD progression, and potentially leading to new diagnostic and therapeutic approaches. Methods Using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, we systematically searched the PubMed, Scopus, Web of Sciences, and Google Scholar databases up to October 2023 for studies employing QSM in AD research. Eligibility criteria were based on the PECO framework, and we included studies assessing alterations in magnetic susceptibility indicative of iron accumulation in the DGM of patients with AD. After initial screening and quality assessment using the Newcastle-Ottawa Scale, a meta-analysis was conducted to compare iron levels between patients with AD and healthy controls (HCs) using a random-effects model. Results The meta-analysis included nine studies comprising 267 patients with AD and 272 HCs. There were significantly higher QSM values, indicating greater iron deposition, in the putamen (standardized mean difference (SMD) = 1.23; 95% CI: 0.62 to 1.84; p = 0.00), globus pallidus (SMD = 0.79; 95% CI: 0.07 to 1.52; p = 0.03), and caudate nucleus (SMD = 0.72; 95% CI: 0.39 to 1.06; p = 0.00) of AD patients compared to HCs. However, no significant differences were found in the thalamus (SMD = 1.00; 95% CI: −0.42 to 2.43; p = 0.17). The sensitivity analysis indicated that no single study impacted the overall results. Age was identified as a major contributor to heterogeneity across all basal ganglia nuclei in subgroup analysis. Older age (>69 years) and lower male percentage (≤30%) were associated with greater putamen iron increase in patients with AD. Conclusion The study suggests that excessive iron deposition is linked to the basal ganglia in AD, especially the putamen. The study underscores the complex nature of AD pathology and the accumulation of iron, influenced by age, sex, and regional differences, necessitating further research for a comprehensive understanding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».