Aβ remotely and locally facilitates Alzheimer’s disease tau spreading
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) is characterized by the accumulation of amyloid-beta plaques initiated approximately 2 decades before the symptom onset followed by build-up and spreading of neurofibrillary tau aggregates. Although it has been suggested that the amyloid-beta amplifies tau spreading the observed spatial disparity called it into question. Yet, it is unclear how neocortical amyloid-beta remotely affects early pathological tau, triggering it to leave the early formation area, and how amyloid-beta facilitates tau aggregate spreading throughout cortical regions. I aimed to investigate how amyloid-beta can facilitate tau spreading through neuronal connections in the Alzheimer's disease pathological process by combining functional magnetic resonance imaging normative connectomes and longitudinal in vivo molecular imaging data. In total, the imaging data of 317 participants, including 173 amyloid-beta-negative non-demented and 144 amyloid-beta -positive non-demented participants, have entered the study from Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Furthermore, normative resting-state functional magnetic resonance imaging connectomes were used to model tau spreading through functional connections. It was observed that the amyloid-beta in regions with the highest deposition (amyloid-beta epicenter) is remotely associated with connectivity-based spreading of tau pathology. Moreover, amyloid-beta in regions that exhibit the highest tau pathology (tau epicenter) is associated with increased connectivity-based tau spreading to non-epicenter regions. The findings provide a further explanation for a long-standing question of how amyloid-beta can affect tau aggregate spreading through neuronal connections despite spatial incongruity. The results suggest that amyloid-beta pathology can remotely and locally facilitate connectivity-based spreading of tau aggregates.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».