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Enregistrement W4406223010 · doi:10.1002/alz.093964

Robust Symptomatic Subtypes of Typical Alzheimer's Disease Characterized by Differential Neuropathological Patterns and Functional Decline

2024· article· en· W4406223010 sur OpenAlexaff
Hussein Zalzale, Pâmela C.L. Ferreira, Peter Charles Lemaire, Marina Scop Madeiros, Carolina Soares, Bruna Bellaver, Guilherme Bauer‐Negrini, Firoza Z Lussier, Guilherme Povala, João Pedro Ferrari‐Souza, Sarah Abbas, Cristiano Schaffer Aguzzoli, Matheus Scarpatto Rodrigues, Francieli Rohden, Lívia Amaral, Douglas Teixeira Leffa, Markley Oliveira, Dana Tudorascu, Cécile Tissot, Nesrine Rahmouni, Nicholas J. Ashton, Kaj Blennow, Chang Hyung Hong, Sang Joon Son, Pedro Rosa‐Neto, Ann D. Cohen, Oscar L. López, Victor L. Villemagne, Tharick A. Pascoal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitive declineHyperintensityWhite matterNeurodegenerationNeuroimagingPathologicalAlzheimer's diseaseGrey matterNeuroscienceDiseaseAudiologyInternal medicineMedicineDementiaMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) is classically viewed as a predominantly amnestic syndrome, with other cognitive and neuropsychiatric symptoms (NPS) being non‐integral associations. Emerging Evidence suggests that within typical AD, these symptoms are core features from the onset. Methods We employed K‐modes clustering on 2483 cognitively impaired (CI) individuals (CDR >= 0.5), excluding participants diagnosed with atypical AD, non‐amnestic MCI, or CI due to non‐AD dementias from five cohorts: TRIAD, ADNI, BICWALZS, OASIS‐III, and Pittsburgh. Cluster‐specific clinical and pathological profiles were established through comparison with 2670 cognitively unimpaired (CU) participants across plasma biomarkers (Ptau‐181, Ptau‐217, GFAP, Nfl, AB42/40 ratio) and neuroimaging (amyloid and tau PET, white matter hyperintensity, MRI‐derived degeneration maps). The rate of functional decline, modeled by increase in CDR‐SB, was assessed using a Cox‐proportional hazards model and a linear mixed‐effect model. Results We identified five distinct clinical phenotypes within typical AD: 'Pure Amnestic' (30.2%), 'Linguistic‐Hyperactive' (14.7%), 'Visuospatial‐Affective' (14.7%), 'Frontal' (27.6%), and 'Global' (19.3%) (Figure 1, Figure 3). These phenotypes demonstrated consistency regardless of amyloid status or cohort. Each phenotype exhibited a unique neuropathological signature and a distinct pattern of neurodegeneration (Figure 2). A critical aspect of our findings is the differential rate of functional decline across these phenotypes. The 'Pure Amnestic' group showed the slowest decline, followed by 'Linguistic‐Hyperactive' (HR = 1.39; B = 0.2), 'Visuospatial‐Affective' (HR = 2.13; B = 1), 'Frontal' (HR = 2.23; B = 1.53), and the 'Global' phenotype showing the fastest decline (HR = 3.52; B = 2.66) (Figure 2, Figure 3). Conclusion Our results challenge the concept of “typical” AD by uncovering five robust clinical phenotypes with divergent neuropathological profiles and clinical characteristics. These results mark an important advancement toward personalized medicine in the landscape of emerging AD treatments.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,249 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
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