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Enregistrement W4393295326 · doi:10.1016/j.ebiom.2024.105080

Deconstructing pathological tau by biological process in early stages of Alzheimer disease: a method for quantifying tau spatial spread in neuroimaging

2024· article· en· W4393295326 sur OpenAlexfundno aff
Stephanie Doering, Austin McCullough, Brian A. Gordon, Charles D. Chen, Nicole S. McKay, Diana A. Hobbs, Sarah Keefe, Shaney Flores, Jalen Scott, Hunter Smith, Stephen Jarman, Kelley Jackson, Russ C. Hornbeck, Beau M. Ances, Chengjie Xiong, Andrew J. Aschenbrenner, Jason Hassenstab, Carlos Cruchaga, Alisha Daniels, Randall J. Bateman, James M. Noble, Gregory S. Day, Neill R. Graff‐Radford, Jonathan Vöglein, Johannes Levin, Ricardo Allegri, Patricio Chrem Méndez, Ezequiel Surace, Sarah Berman, Snežana Ikonomović, Neelesh K. Nadkarni, Francisco Lopera, Laura Ramírez, David Aguillón, Yudy Milena Leon, Cláudia Ramos, Diana Alzate, Ana Baena, Sonia Moreno, Mathias Jucker, Christoph Laske, Elke Kuder-Buletta, Susanne Gräber‐Sultan, Oliver Preische, Anna Hofmann, Takeshi Ikeuchi, Kensaku Kasuga, Yoshiki Niimi, Kenji Ishii, Michio Senda, Raquel Sánchez‐Valle, Pedro Rosa‐Neto, Nick C. Fox, Jae‐Hong Lee, Jee Hoon Roh, Stephen Salloway, Meghan C. Riddle, William Menard, Courtney Bodge, Mustafa Surti, Leonel Tadao Takada, Martin R. Farlow, Jasmeer P. Chhatwal, Víctor Javier Sánchez-González, Maribel Orozco-Barajas, Alison Goate, Alan E. Renton, Bianca Esposito, Celeste M. Karch, Jacob Marsh, Victoria Fernanadez, Anne M. Fagan, Gina Jerome, Elizabeth Herries, Jorge J. Llibre‐Guerra, Allan I. Levey, Erik C. B. Johnson, Nicholas T. Seyfried, Peter R. Schofield, William S. Brooks, Jacob Bechara, Eric McDade, Richard J. Perrin, Erin Franklin, Tammie L.S. Benzinger, Allison Chen, Charles Chen, Nelly Friedrichsen, Nancy Hantler, Steve Jarman, Deborah Koudelis, Parinaz Massoumzadeh, Joyce Nicklaus, Christine Pulizos, Qīng Wáng, Sheetal Mishall, Edita Sabaredzovic, Emily Deng, Peter Wang, Xu Xiong, Yan Li, Emily Gremminger, Yinjiao Ma, Ryan Bui, Ruijin Lu, Ralph N. Martins, Ana Luisa Sosa, Laura Courtney, Hiroshi Mori, Charlene Supnet, Jinbin Xu, John M. Ringman, Nicolas R. Barthélemy, John C. Morris, Jennifer A. Smith

Notice bibliographique

RevueEBioMedicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstituto de Salud Carlos IIICharles F. and Joanne Knight Alzheimer Disease Research Center, Washington University in St. LouisAvid RadiopharmaceuticalsNational Institute on AgingWeill Cornell Medical CollegeGenentechNational Institutes of HealthDementias Platform UKUK Dementia Research InstituteFonds de recherche du QuébecFleniMinistry of Science and ICT, South KoreaDeutsches Zentrum für Neurodegenerative ErkrankungenEisaiKorea Health Industry Development InstituteMinistry of Science, ICT and Future PlanningUniversity College LondonEli Lilly and CompanyBrightFocus FoundationAlzheimer's Research TrustGood Ventures FoundationCentene CorporationCanadian Institutes of Health ResearchFoundation for Barnes-Jewish HospitalProthenaBristol-Myers SquibbCoins for Alzheimer's Research TrustAmerican Society of NeuroradiologyMinistry of Health and WelfareHarvard UniversityF. Hoffmann-La RocheDemensförbundetJapan Agency for Medical Research and DevelopmentFondation Brain CanadaKorea Dementia Research CenterBiogenMedical Research CouncilCure Alzheimer's FundAlzheimer's Association
Mots-clésTau pathologyNeuroimagingAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMedicinePathologicalDiseaseAlzheimer's diseaseStage (stratigraphy)Internal medicinePathologyPsychologyOncologyNeurosciencePsychiatryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neuroimaging studies often quantify tau burden in standardized brain regions to assess Alzheimer disease (AD) progression. However, this method ignores another key biological process in which tau spreads to additional brain regions. We have developed a metric for calculating the extent tau pathology has spread throughout the brain and evaluate the relationship between this metric and tau burden across early stages of AD. METHODS: 445 cross-sectional participants (aged ≥ 50) who had MRI, amyloid PET, tau PET, and clinical testing were separated into disease-stage groups based on amyloid positivity and cognitive status (older cognitively normal control, preclinical AD, and symptomatic AD). Tau burden and tau spatial spread were calculated for all participants. FINDINGS: We found both tau metrics significantly elevated across increasing disease stages (p < 0.0001) and as a function of increasing amyloid burden for participants with preclinical (p < 0.0001, p = 0.0056) and symptomatic (p = 0.010, p = 0.0021) AD. An interaction was found between tau burden and tau spatial spread when predicting amyloid burden (p = 0.00013). Analyses of slope between tau metrics demonstrated more spread than burden in preclinical AD (β = 0.59), but then tau burden elevated relative to spread (β = 0.42) once participants had symptomatic AD, when the tau metrics became highly correlated (R = 0.83). INTERPRETATION: Tau burden and tau spatial spread are both strong biomarkers for early AD but provide unique information, particularly at the preclinical stage. Tau spatial spread may demonstrate earlier changes than tau burden which could have broad impact in clinical trial design. FUNDING: This research was supported by the Knight Alzheimer Disease Research Center (Knight ADRC, NIH grants P30AG066444, P01AG026276, P01AG003991), Dominantly Inherited Alzheimer Network (DIAN, NIH grants U01AG042791, U19AG03243808, R01AG052550-01A1, R01AG05255003), and the Barnes-Jewish Hospital Foundation Willman Scholar Fund.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,579

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,427
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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