A data‐driven, multi‐domain brain gray matter signature as a powerful biomarker associated with several clinical outcomes
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Characterizing pathological changes in the brain that underlie cognitive impairment, including Alzheimer's disease and related disorders, is central to clinical concerns of prevention, diagnosis, and treatment. METHODS: We describe the properties of a brain gray matter region ("Union Signature") that is derived from four behavior-specific, data-driven signatures in a discovery cohort. RESULTS: In a separate validation set, the Union Signature demonstrates clinically relevant properties. Its associations with episodic memory, executive function, and Clinical Dementia Rating Sum of Boxes are stronger than those of several standardly accepted brain measures (e.g., hippocampal volume, cortical gray matter) and other previously developed brain signatures. The ability of the Union Signature to classify clinical syndromes among normal, mild cognitive impairment, and dementia exceeds that of the other measures. DISCUSSION: The Union Signature is a powerful, multipurpose correlate of clinically relevant outcomes and a strong classifier of clinical syndromes. Highlights: Data-driven brain signatures are potentially valuable in models of cognitive aging.In previous work, we outlined rigorous validation of signatures for memory.This work demonstrates a signature predicting multiple clinical measures.This could be useful in models of interventions for brain support of cognition.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».