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Enregistrement W4406200932 · doi:10.1002/alz.093072

Inflammation in the white matter relates to core Alzheimer's disease pathophysiological processes

2024· article· en· W4406200932 sur OpenAlexaff
Julie Ottoy, Min Su Kang, Eric Yin, Nesrine Rahmouni, Jenna Stevenson, Jean‐Paul Soucy, Andréa Lessa Benedet, Kaj Blennow, Henrik Zetterberg, Nicholas J. Ashton, Serge Gauthier, Sandra E. Black, Pedro Rosa‐Neto, Maged Goubran

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueTryptophan and brain disorders
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill Genome CentreMcGill UniversityUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPathophysiologyWhite matterInflammationDiseaseNeuroscienceMedicineCore (optical fiber)Alzheimer's diseasePsychologyPathologyImmunologyMagnetic resonance imagingPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background In‐vivo PET imaging studies have demonstrated neuroinflammation (microglia reactivity) in the neocortex of Alzheimer’s disease (AD) patients. However, the extent and implication of microglia reactivity in white matter regions remains unclear. Here, we explored microglia reactivity in white matter using PET imaging of the translocator protein (TSPO) in relation to core AD biomarkers (amyloid, tau, and astrogliosis), microstructural damage, and cognitive decline. Method Ninety‐one participants from the Translational Biomarkers in Aging and Dementia cohort (45% Aβ‐positive, 39% cognitively impaired) underwent diffusion‐weighted MRI, TSPO‐PET (11C‐PBR28), amyloid‐PET (18F‐NAV4694), tau‐PET (18F‐MK6240), and plasma Aβ42/40, ptau181, ptau217, and ptau231. We investigated the associations of TSPO‐PET SUVR in white matter lobes (eroded by 2mm3) with each of the AD biomarkers, diffusion metrics, and cognition, adjusted for demographics and global cortical TSPO‐PET. Longitudinally, we investigated the interaction between time (up to 2y) and baseline white matter TSPO‐PET SUVR on cognitive decline, adjusted for demographics and cortical amyloid. Result White matter TSPO‐PET was increased globally with older age and frontally with male sex (p<0.05). In impaired individuals, TSPO‐PET was elevated in temporo‐occipital white matter regions compared to controls (p=0.01‐0.02). The occipital increases were associated with reactive astrogliosis (p=0.011) and higher‐Braak tau‐PET (p=0.003‐0.034 for Braak3‐4) and plasma ptau181 (p=0.014) (Figure 1A‐B), but not with Aβ, ptau231 or ptau217. In addition, higher occipital TSPO‐PET was associated with lower fibre integrity (fractional anisotropy, p=0.025) but not free water. Finally, in relation to cognition, higher occipital and parietal TSPO‐PET was significantly associated with impaired memory and language, respectively, independent of Aβ (Figure 1C). Longitudinally, within the same patient, higher white matter TSPO‐PET at baseline was significantly associated with favorable clinical outcome over time (Figure 1D). Conclusion Increased microglia reactivity (TSPO‐PET) in posterior white matter may indicate later‐stage AD associated with astrogliosis, tau, and dysfunction of the memory and language domains. Another novel finding is that individuals with higher white matter TSPO‐PET at baseline displayed better clinical prognosis over time. As such, assessing white matter inflammation could be promising to evaluate target engagement in clinical trials of anti‐inflammatory drugs and to subtype patients for better patient‐centric treatment outcome.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,242 · 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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