Contribution of alpha‐synuclein pathology to cerebral glucose metabolism in patients with amnestic MCI
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The in vivo detection of mixed Alzheimer's disease (AD) and α-synuclein (αSyn) pathology is important for clinical management and prognostic stratification. We investigated the contribution of αSyn pathology, detected by cerebrospinal fluid (CSF) seed amplification assay (αSyn SAA), on [18F]-fluorodeoxyglucose positron emission tomography (FDG PET) pattern in subjects with amnestic mild cognitive impairment (aMCI). METHODS: We included 562 aMCI participants and 204 cognitively normal controls (CN) with available αSyn SAA and cerebral metabolic rate for glucose utilization (rCMRgl) data. RESULTS: 24% of aMCI cases were positive (+) for CSF αSyn SAA. Compared to CN, both αSyn+ and negative (-) aMCI participants showed reductions in rCMRgl within AD typical regions. αSyn+ aMCI had lower rCMRgl within AD and dementia with Lewy bodies (DLB) typical regions compared to αSyn- aMCI, even after stratification according to the CSF AT(N) system. DISCUSSION: αSyn pathology contributes to a distinct FDG PET pattern in aMCI. HIGHLIGHTS: αSyn pathology can be detected in vivo by CSF αSyn SAA. We investigated the FDG PET pattern in aMCI patients with CSF αSyn SAA positivity. αSyn+ aMCI showed a marked brain hypometabolism in AD and DLB typical regions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».