Manifold Component Analysis: a novel technique to spatially profile tau tangles across Alzheimer’s disease stages
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Intracellular accumulation of tau tangles in the brain is one of the most prominent manifestations of Alzheimer's disease (AD). Progression thereof across the AD stages has specific temporal and spatial patterns, wherein time is informative of space and vice versa. Here we introduce a novel method, Manifold Component Analysis (MCA), to represent tangle accumulation in 2D, reflecting the spatial aspect of tau propagation stages to further relate it to the temporal aspect thereof. METHOD: MCA represents a neuroinformatics technique serving to smooth out transitions between neighbouring Braak stage regions (Fig. 1A) and thus creating "sub-stages" (Fig. 1B) which are subsequently used to sample neocortical (tau tangle) data and represent them in a continuous 2D graph with the spatially earliest sub-stage appearing in the leftmost, and the latest spatial sub-stage appearing on the right (Fig. 1C). This method was applied to 18F-MK-6240 tau PET tracer data from the TRIAD cohort (https://triad.tnl-mcgill.com/; N = 753; 123 AD, 170 MCI, 416 cognitively unimpaired). RESULT: We obtained MCA profiles of tau-PET for each subject in the cohort, and evaluated them across multiple visits (Fig. 1D; mean inter-visit interval 1.9 years), showing that the largest change (about 25%) occurs at stages 4 and 5. Partial correlations between sub-stages within the MCA profiles for each subject, and their corresponding neuropsychological assessment measurements showed unique spatial signatures for each specific cognitive test, generally favouring earlier stage correlations for memory, and later stage correlations for higher cognition (Fig. 1E); the covariates included age, sex, APOEe4 status and years of education. CONCLUSION: The MCA method proves useful as an intuitive lookup tool for tau tangle accumulation across the brain in AD. The obtained profiles help resolve correspondence between "space" and "time" contexts of the pathology spread, as well as the spatial aspect of the timeline of cognitive decline. As MCA is a subject-specific, easily applicable, fast and extensible technique, numerous new applications and extensions will follow, providing a necessary aid in staging, forecasting, and potentially treating AD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».