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Enregistrement W4404633712 · doi:10.1093/braincomms/fcae426

Divergent neurodegenerative patterns: Comparison of [18F] fluorodeoxyglucose-PET- and MRI-based Alzheimer’s disease subtypes

2024· article· en· W4404633712 sur OpenAlexfundno aff
Sophia Wheatley, Rosaleena Mohanty, Konstantinos Poulakis, Fedor Levin, J‐Sebastian Muehlboeck, Agneta Nordberg, Michel J. Grothe, Daniel Ferreira, Eric Westman

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundInstituto de Salud Carlos IIIParkinsonfondenUniversity of California, San DiegoCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of California, Los AngelesGenentechNational Institutes of HealthIXICOServierStiftelsen Lars Hiertas MinneAlzheimerfondenKarolinska InstitutetVetenskapsrådetEisaiHjärnfondenSvenska Sällskapet för Medicinsk ForskningStockholms Läns LandstingFondation pour la Recherche MédicaleLoo och Hans Ostermans Stiftelse för Medicinsk ForskningCenter for Innovative MedicineNorthern California Institute for Research and EducationParkinson's FoundationBioClinicaBiogenPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationF. Hoffmann-La RocheGun och Bertil Stohnes StiftelseBristol-Myers SquibbEli Lilly and CompanyMedpaceSynarcDemensfondenMeso Scale DiagnosticsNeuroförbundetAlzheimer's Association
Mots-clésFluorodeoxyglucoseDiseaseMedicineAlzheimer's diseasePositron emission tomographyNeurosciencePathologyNuclear medicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

F] fluorodeoxyglucose (FDG)-PET and MRI are key imaging markers for neurodegeneration in Alzheimer's disease. It has been well established that parieto-temporal hypometabolism on FDG-PET is closely associated with medial temporal atrophy on MRI in Alzheimer's disease. Substantial biological heterogeneity, expressed as distinct subtypes of hypometabolism or atrophy patterns, has been previously described in Alzheimer's disease using data-driven and hypothesis-driven methods. However, the link between these two imaging modalities has not yet been explored in the context of Alzheimer's disease subtypes. To investigate this link, the current study utilized FDG-PET and MRI scans from 180 amyloid-beta positive Alzheimer's disease dementia patients, 339 amyloid-beta positive mild cognitive impairment and 176 amyloid-beta negative cognitively normal controls from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Random forest hierarchical clustering, a data-driven model for identifying subtypes, was implemented in the two modalities: one with standard uptake value ratios and the other with grey matter volumes. Five hypometabolism- and atrophy-based subtypes were identified, exhibiting both cortical-predominant and limbic-predominant patterns although with differing percentages and clinical presentations. Three cortical-predominant hypometabolism subtypes found were Cortical Predominant (32%), Cortical Predominant+ (11%) and Cortical Predominant posterior (8%), and two limbic-predominant hypometabolism subtypes found were Limbic Predominant (36%) and Limbic Predominant frontal (13%). In addition, little atrophy (minimal) and widespread (diffuse) neurodegeneration subtypes were observed from the MRI data. The five atrophy subtypes found were Cortical Predominant (19%), Limbic Predominant (27%), Diffuse (29%), Diffuse+ (6%) and Minimal (19%). Inter-modality comparisons showed that all FDG-PET subtypes displayed medial temporal atrophy, whereas the distinct MRI subtypes showed topographically similar hypometabolic patterns. Further, allocations of FDG-PET and MRI subtypes were not consistent when compared at an individual level. Additional analysis comparing the data-driven clustering model with prior hypothesis-driven methods showed only partial agreement between these subtyping methods. FDG-PET subtypes had greater differences between limbic-predominant and cortical-predominant patterns, and MRI subtypes had greater differences in severity of atrophy. In conclusion, this study highlighted that Alzheimer's disease subtypes identified using both FDG-PET and MRI capture distinct pathways showing cortical versus limbic predominance of neurodegeneration. However, the subtypes do not share a bidirectional relationship between modalities and are thus not interchangeable.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,573
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,108
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2024
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Résumé présentoui

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