Brain Iron in signature regions relating to cognitive aging in older adults: the Taizhou Imaging Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent magnetic resonance imaging (MRI) studies have established that brain iron accumulation might accelerate cognitive decline in Alzheimer's disease (AD) patients. Both normal aging and AD are associated with cerebral atrophy in specific regions. However, no studies have investigated aging- and AD-selective iron deposition-related cognitive changes during normal aging. Here, we applied quantitative susceptibility mapping (QSM) to detect iron levels in cortical signature regions and assessed the relationships among iron, atrophy, and cognitive changes in older adults. METHODS: In this Taizhou Imaging Study, 770 older adults (mean age 62.0 ± 4.93 years, 57.5% women) underwent brain MRI to measure brain iron and atrophy, of whom 219 underwent neuropsychological tests nearly every 12 months for up to a mean follow-up of 2.68 years. Global cognition was assessed using the Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Domain-specific cognitive scores were obtained from MoCA subscore components. Regional analyses were performed for cortical regions and 2 signature regions where atrophy affected by aging and AD only: Aging (AG) -specific and AD signature meta-ROIs. The QSM and cortical morphometry means of the above ROIs were also computed. RESULTS: = -0.118, p = 0.021, respectively]. Longitudinal analysis suggested that QSM values in all ROIs might predict decline in ZMoCA and key domains such as attention and visuospatial function (all p < 0.05). Furthermore, iron levels were negatively correlated with classic MRI markers of cortical atrophy (cortical thickness, gray matter volume, and local gyrification index) in total, AG-specific signature and AD signature regions (all p < 0.05). CONCLUSION: AG- and AD-selective iron deposition was associated with atrophy and cognitive decline in elderly people, highlighting its potential as a neuroimaging marker for cognitive aging.
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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 | 0,005 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,002 |
| 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 ».