Brain network is greater than sum of its regions: how plasma tau levels associate with tau‐PET limbic network while clinical scores demonstrate strong link with tau‐PET dorsal attentional network
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Tauopathy is recognized not only as a pathological substrate but also exhibits a robust correlation with the clinical manifestations of dementia, leading to diverse neuropsychiatric manifestation. However, human brain functions as networks rather than modules. The conventional query of 'Where is the lesion (regionally)?’ may inadequately capture the entirety of dementia manifestations. Therefore, direction to focus brain networks, rather than regions, represents nature of human brain and may provide insights beyond blood and regional biomarkers. Method In the pilot analysis, amnestic mild cognitive impairment (MCI) or mild dementia (n=30) were assessed, including demographic, clinical, serological, and neuroimaging data. Clinical metrics comprised Clinical Dementia Rating (CDR), Mini‐Mental State Examination (MMSE), and Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Blood‐based biomarkers comprised plasma phosphorylated tau (p‐tau), amyloid‐beta centiloid (AβCL), neurofilament light (NfL), and astrocytic cytoskeleton intermediate filament protein (GFAP). Plasma p‐tau217 and p‐tau181 were measured using Mesoscale Discovery and Quanterix platforms. Position Emission Tomography with a tau tracer (tau‐PET) was used to calculate the standardized uptake value ratio (SUVR) per brain network, according to the Yeo atlas (2011) by Freesurfer. Correlation and statistical differences from network‐based tau‐PET to clinical and serological markers were performed. Result Amid of network‐based approach, tau‐PET across all networks correlated significantly with p‐tau, notably with the limbic network displaying the highest correlation (r=0.76, p<0.01), followed by default mode network (r=0.73, p<0.01), and frontoparietal network (r=0.71, p<0.01). Despite this, cognitive scores behaved another way, which moderate‐to‐strong associations were found predominantly in the dorsal attention network, correlations ranged from 0.52 to 0.72 for MoCA, MMSE, and CDR sum of boxes (p<0.01). While dorsal and ventral attention networks demonstrated moderate‐to‐strong correlations with cognitive scores, the limbic network exhibited only weak‐to‐moderate links. Visual and somatomotor networks showed variable correlations with cognition, whereas frontoparietal and default mode networks displayed moderate‐to‐strong links with both serological levels and cognitive scores. Lastly, the network‐based analyzes significantly outperformed the region‐based tau‐PET approach in demonstrating links with cognitive scores. Conclusion This evidence highlights the potential of a network‐based approach to demonstrate relationships with patients' cognitive functions, serving as promising biomarkers beyond the constraints of regional‐based biomarkers, and reflecting the true nature of human brain.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».