Differential Patterns of Brain and Body Aging on MR Imaging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Comparative information on how whole‐body organs are linked with age and the brain is lacking. Method Overall, 7,149 healthy participants from four sites (Mean age 53.06 ± 12.95 years, 18‐97 years; 48% women; 52% men; 38% non‐white) were scanned on 1.5T MR machines with a whole‐body protocol. Whole body sequences utilized in the quantitative analyses were coronal T1 for organ, fat and muscle segmentation. Deep learning with FastSurfer on MPRAGE trained on 134 participants aged 27‐66 and segmented 96 brain regions. Partial correlation analysis was done controlling for sex and total intracranial volume for brain regions and total abdominal organ volume for abdominal organs. Multiple comparisons were accounted for using the Bonferroni method. Result Age negatively correlated with gray matter (rp = ‐0.38, p = 6.31×10−244) and white matter (rp = ‐0.263, p = 4.03×10−112). Age positively correlated to cerebral ventricle volume (rp = 0.493, p < .001). Increasing age was also inversely correlated with the lobar structural volumes: frontal lobe (rp = ‐0.420 p = 2.70×10−302), temporal lobe (rp = ‐0.378 p = 4.50×10−240), parietal lobe (rp ‐0.373 with p = 2.22×10−233), occipital lobe (rp = ‐0.259; p = 1.58×10−108). Age negatively correlated with AD risk regions: hippocampus (rp = ‐0.288 and p = 9.79×10−136), posterior cingulate (rp = ‐0.338, p = 4.37×10−189), precuneus (rp = ‐0.321, p= 1.44×10−169). Beyond the brain, the kidney and psoas muscle showed significant negative correlations with age (kidney; rp= ‐0.114, p = 1.23×10−211) and the psoas muscle (rp = ‐0.353, p= 1.13×10−208). Strikingly, visceral fat (vfat) was found to have a strong positive correlation with age, (rp = 0.416, p= 8.81×10−297). Subcutaneous fat (sfat), by contrast, showed a null correlation (rp = ‐0.01, p=1.0). Increasing age showed negative correlations with liver volumes (rp = ‐0.226, p = 2.21×10‐82), spleen (rp = ‐0.262, 5.46×10‐112) and total muscle volume (rp = ‐0.317, 3.17×10‐165). Conclusion Differential patterns of brain and body organ aging may lend insight into how age can increase the risk for common brain disorders in the elderly such as Alzheimer’s.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».