Type 2 diabetes and Alzheimer's disease share common cortical neurodegenerative patterns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Type 2 diabetes (T2D) is a prevalent health condition associated with cognitive impairment and dementia. T2D induces adverse effects not only on the pancreas but also on the liver, kidneys, muscles, fat cells, and, notably, the brain. Both T2D and Alzheimer's disease (AD) exhibit associations with neurodegeneration, yet the extent of their shared patterns of brain atrophy remains poorly understood, potentially indicating common pathways. The primary objectives were to assess the similarity between neural degeneration patterns in T2D and AD and to identify commonalities between these two diseases. Method We employed linear models to compare neurodegeneration patterns linked to T2D and AD. A total of 43,172 participants from the United Kingdom Biobank (UKBB) (3,479 with T2D) and 8,378 from ADNI (871 with AD) were included in our study. We selected Free Surfer‐derived cortical thickness measures extracted from T1‐weighted MRI, age, sex, and blood biomarkers of T2D. The age range for UKBB was 40‐70 years, while for ADNI, it was 55‐97 years. We filtered data for individuals aged 55 and older, normalized features, and created age‐ and sex‐matched groups. We then created cortical atrophy maps using linear regression models for each group. Comparison of the AD and T2D maps was performed using permutation‐based tests accounting for spatial autocorrelation. Result Our findings revealed similar patterns of neural degeneration in T2D and AD brain maps, particularly in the frontal, parietal, temporal, and occipital lobes, suggesting shared neuroanatomical alterations. Statistically significant overlap was observed in atrophy patterns between AD and T2D patients. T2D individuals exhibited greater atrophy in brain regions affected in AD, such as the hippocampus. Permutation analysis indicated no significant difference between the impact of T2D and AD on brain regions, supporting the notion that T2D is a substantial risk factor for AD. Conclusion This study enhances our understanding of the similarities in how T2D and AD impact the brain, highlighting the potential connection between these conditions. Further research is warranted to explore underlying mechanisms and implications for clinical interventions.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».