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Enregistrement W4406200536 · doi:10.1002/alz.092014

Staging of tau accumulation associated with cognitive decline in AD progression using 18F‐MK‐6240 PET data

2024· article· en· W4406200536 sur OpenAlexaff
Neda Shafiee, Vladimir Fonov, Reza Rajabli, Joseph Therriault, Nesrine Rahmouni, Stijn Servaes, Serge Gauthier, Jenna Stevenson, Nina Margherita Poltronetti, Pedro Rosa‐Neto, D. Louis Collins

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensAlzheimer Society of CanadaDouglas Mental Health University InstituteMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive declineCognitionMedicineInternal medicinePsychologyNeuroscienceOncologyDiseaseDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer's disease is characterized by the accumulation of amyloid beta and the formation of tau neurofibrillary tangles (NFTs), leading to irreversible neurodegeneration. The formation of NFTs is believed to follow a stereotypical pattern known as Braak stages. Here, using tau‐PET tracer 18F‐MK‐6240 we aim to analyze patterns of Tau accumulation associated with AD‐related cognitive decline and build an in‐vivo, data‐driven staging system based on longitudinal data, using an estimated latent time of disease onset based on cognitive scores to place all subjects on a common timeline. Method We used 18F‐MK‐6240 scans from the TRIAD dataset, including 194 cognitively normal, 99 mild cognitive impairment and 77 with Alzheimer’s disease dementia. We used a trajectory model (Kühnel et al. 2021) to align patients based on their longitudinal cognitive scores along a continuous latent disease timeline. ADAS‐cog‐13, CDR‐SB and MMSE were used simultaneously to estimate time‐shifts for each subject. As there were not enough longitudinal time‐points in the TRIAD dataset to directly apply this method, we first applied the method to the full ADNI dataset and then used a nearest‐neighbour technique to impute the disease offset for TRIAD subjects from the closest 38 subjects in the ADNI cohort. (n=38 was found to be optimal through cross‐validation within ADNI.) This supervised imputation model used baseline cognitive test scores (MMSE and CDR‐SB) along with the age of participants to impute their latent disease onset. Result We defined 5 2‐year windows on the 10‐year span of the estimated latent disease offset timeline from 4y before onset and up to 6y afterwards. Tau PET scans for subjects within each window were averaged, resulting in 5 average Tau templates, in addition to an initial template generated using amyloid negative normal participants. This staging system depicts the incremental tau accumulation along with the decline in cognition. Medial temporal regions show initial accumulation, starting in transentorhinal and entorhinal cortices, and later stages show full brain involvement. Conclusion Using purely data‐driven techniques, this method reveals patterns of tau accumulation associated with cognitive decline. These models will help understand the link between Tau and cognitive decline, even for those subjects that don't fit Braak framework.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,118
Tête enseignante GPT0,431
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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