Magnitude and kinetics of a set of neuroanatomic volume and thickness together with white matter hyperintensity is definitive of cognitive status and brain age
Notice bibliographique
Résumé
Even among the subjects classified as cognitively normal, there exists a subset of individuals at a given chronological age (CA) who harbor white matter hyperintensity (WMH) while another subset presents with low or undetectable WMH. Here, we conducted a comprehensive MRI segmentation of neuroanatomic structures along with WMH quantification in groups of cognitively normal (CN), cognitively impaired (CI) individuals, and individuals with an etiological diagnosis of cognitive impairment owing to Alzheimer’s Disease (CI-AD) across the early (50–64 years), intermediate (65–79 years), and late (≥80 years) age groups from the NACC cohort. Neuroanatomic volumetry quantification revealed that thinning of the parahippocampal gyrus in the early (p = 0.016) and intermediate age groups (p = 0.0001) along with an increase in CSF (p = 0.0009) delineates between CI and CI-AD subjects. Although, a significant loss of ~5–10% in volume of gray matter (p (CN vs CI) < 0.0001, p (CN vs CI-AD) < 0.0001), white matter (p (CN vs CI) = 0.002, p (CN vs CI-AD) = 0.0003) and hippocampus (p (CN vs CI) = 0.007, p (CN vs CI-AD) < 0.0001) was evident at the early age groups in the CI and CI-AD compared to CN but it was not distinct between CI and CI-AD. Using the neuroanatomic and WMH volume, and the supervised decision tree-based ML modeling, we have established that a minimum set of Three brain quantities; Total brain (GM + WM), CSF, and WMH volume, provide the Optimal quantitative features discriminative of cognitive status as CN, CI, and CI-AD. Furthermore, using the volume/thickness of 178 neuroanatomic structures, periventricular and deep WMH volume quantification for the 819 CN subjects, we have developed a quantitative index as ‘Brain Age’ (BA) depictive of neuroanatomic health at a given CA. Subjects with elevated WMH load (5–10 ml) had increased BA ( + 0.6 to +4 years) than the CA. Increased BA in the subjects with elevated WMH is suggestive of WMH-induced vascular insult leading to accelerated and early structural loss than expected for a given CA. Henceforth, this study establishes that quantification of WMH together with an optimal number of neuroanatomic features is mandatory to delve into the biological underpinning of aging and aging-associated cognitive disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».