Mapping amyloid beta predictors of entorhinal tau in preclinical Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Amyloid beta (Aβ) plaques and hyperphosphorylated tau in the entorhinal regions are key Alzheimer's disease (AD) markers, but the spatial Aβ pathways influencing tau pathology remain unclear. METHODS: We applied predictive modeling to identify Aβ standardized uptake value ratio (SUVR) spatial patterns that predict entorhinal tau levels, future hippocampal volume, and Preclinical Alzheimer's Cognitive Composite (PACC) scores at 5-year follow-up. The model was trained on Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) (N = 237), incorporating amyloid-PET (positron emission tomography), tau-PET, magnetic resonance imaging (MRI), and cognitive data, and validated on Harvard Aging Brain Study (HABS) (N = 276). RESULTS: The model accurately predicted entorhinal tau levels (r = 0.48, p < 0.0001), future hippocampal volume (r = 0.24, p = 0.002), and PACC scores (r = 0.35, p < 0.0001) based on regional Aβ. DISCUSSION: Aβ in the rostral middle frontal, medial orbitofrontal, and striatal regions predict entorhinal tau levels, future hippocampal volume, and PACC scores, indicating their potential as early biomarkers in AD prediction models. HIGHLIGHTS: Positron emission tomography (PET) imaging reveals amyloid beta (Aβ) patterns predicting entorhinal tau levels in preclinical Alzheimer's disease (AD). Aβ in medial orbitofrontal, rostral middle frontal, and nucleus accumbens best predicts tau. Aβ distribution in these regions predicts future hippocampal neurodegeneration and cognitive decline. Model validated with Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and Harvard Aging Brain Study (HABS) data sets, showing robustness and reproducibility. Findings suggest early Aβ patterns can aid in diagnosing AD and guide anti-Aβ therapies.
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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) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».