Post‐mortem MR imaging of tau pathology – a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background In‐vivo detection of neuropathology is critical for early diagnosis of neurodegenerative diseases. Post‐mortem brain magnetic resonance imaging (MRI) of pathological protein inclusions could further our ability to detect them in vivo and correlate MRI parameters to histopathological substrates. In this post‐mortem study, we aimed to identify MRI correlates of neurodegenerative disease pathology in a brain with various forms of proteinopathies. Method One large cortical section containing the temporal cortex, hippocampus and thalamus was used from an 82‐year‐old male patient, with chronic traumatic encephalopathy (CTE), Alzheimer’s disease (AD), TDP‐43, aging related tau astrogliosis (ARTAG) and cerebral amyloid angiopathy (CAA) pathologies. The post‐mortem tissue sample was scanned using high‐resolution Rapid Acquisition with Relaxation Enhancement (RARE) and multi‐gradient echo (MGE) sequences on an 11.7 Tesla MRI (Bruker, Germany). RARE scan parameters were as follows: field of view: 97.2 x 86.4 x 28.8 mm, rep time: 2 s, RARE factor: 8, echo time: 48 ms, echo spacing: 12 ms, 225 μm isotropic resolution. Tissue samples were subsequently sectioned (0.004 mm thick slices) and stained using AT8 – for Tau, GFAP – for astrogliosis and H&E/Luxol – for distinguishing gray (GM) and white matter (WM) and PERLS – for extracellular iron. Result Post‐mortem MRI allowed for clear visualization of WM and GM structures. Decreased cell density in WM as visualised on H&E stained slices was associated with hyperintensities on T2w images and decreased measured R2*. AT8 immunoreactivity in GM and WM was associated with hyperintensities on T2w images and decreased measured R2*. Conclusion High‐resolution MRI of post‐mortem tissue allowed for visualization of fine WM‐GM details, as well as hyperintensities in areas that potentially correspond to increased densities of tau pathology and decreased WM density. Further studies are needed to investigate the potential for high‐resolution post‐mortem MRI to visualize the pathological process in neurodegenerative diseases.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».