Renal Atrophy Relates to Brain Volume Loss on 7,149 MRI Scans
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Renal atrophy may reflect an end organ consequence of chronic vascular disease. Renal volume loss may therefore provide a window into brain aging and Alzheimer disease risk. Method We obtained whole‐body 1.5T MRI scans on 7,149 healthy individuals across four sites. The participants had a mean age of 53.06 ± 12.95 years (age range: 18‐97 years), with a gender distribution of 48% women and 52% men; 38% were non‐white. Deep learning with FastSurfer on 3D T1 volumetric MPRAGE trained on 134 participants aged 27‐66 and segmented 96 brain regions. Whole body sequences included coronal T1 that allowed for separate segmentation and quantification of renal volumes. Partial correlation analysis controlling for sex and total intracranial volume was done on kidney volumes and the following brain regions: tissue types, lobar structures and Alzheimer disease risk regions – hippocampus, precuneus, and posterior cingulate gyrus. Renal volumes were normalized to the aggregate abdominal organ volumes and tissues such as the liver, spleen and abdominal fat. Multiple comparisons were corrected for with the Bonferroni method. Result Lower renal volumes were correlated with lower gray matter volumes (rp = ‐0.229, p = 5.18×10−85) as well as total white matter volume (rp = ‐0.204, p = 2.51×10−67). The cerebral ventricles, demonstrated a moderate positive correlation with lower renal volumes (rp = 0.099, p = 5.28×10−16) reflective of a generalized parenchymal volume loss. Lower renal volumes also predicted lower lobar volumes in: frontal lobe (rp = ‐0.204, p = 3.34×10−67), temporal lobe (rp = ‐0.236, p = 9.76×10−90), parietal lobe (rp = ‐0.215, p = 2.69×10−74), and occipital lobe (rp = ‐0.207, p = 8.29×10−69), all showed significant negative correlations with lower renal volumes. Lower renal volumes also correlated to lower volumes in AD risk regions: the Hippocampus (rp = ‐0.203, p = 2.89×10−66) and posterior cingulate (rp = ‐0.18, p = 3.06×10−52), precuneus (rp = ‐0.171, p = 8.00×10−47). Conclusion This study demonstrates a strong relationship in a large sample between lower renal volumes and reduced volumes in various brain regions, including gray matter, white matter, and specific lobar structures, as well as Alzheimer's disease risk regions.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,002 | 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 ».