Links between cognition and multivariate brain white matter differences in individuals with family history of Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Alzheimer’s disease (AD) is thought to result from a complex cascade of events involving several pathological processes. Recent studies have reported alterations in white matter (WM) microstructure in the early phase of AD, but WM remains understudied. We used a multivariate approach to capture the complexity and heterogeneity of WM pathologies and its links to cognition and AD risk factors in a more holistic manner. Method The MRI data of 134 cognitively unimpaired older adults with a family history of AD from the PREVENT‐AD cohort were analysed. Diffusion‐weighted imaging and multi‐echo magnetization transfer, proton density and T1‐weighted data were used to compute several WM metrics (see Fig. 1b‐c). We used the Mahalanobis distance (D2) to summarize the MRI metrics into a single score, indicative of the degree a voxel’s microstructure differs relative to a reference. Voxel‐wise D2 was computed for each subject relative to the group average of all other subjects using the MVComp tool and D2 maps were residualized for age (Fig. 2). Partial Least Squares (PLS) analyses were then performed to relate WM D2 with cognition (RBANS) and AD risk factors, separately in each sex. Result In males, there was only one significant latent variable (LV 1). There were extensive brain WM regions associated with this LV pattern: higher white matter D2, was associated with higher BMI, lower total cholesterol (likely due to lower HDL) and worse cognitive performance in all cognitive domains except attention (Fig. 2a‐b). In females, only the first LV was significant. Higher D2 in several WM tracts, including the inferior and superior longitudinal fasciculus, and the parahippocampal cingulum, was associated with lower education, and worse cognitive performance in all cognitive domains except attention and visuospatial construction. Higher WM D2 was also associated with several metabolic risk factors in females including higher SBP, higher BMI, higher glycated hemoglobin (HbA1c) and lower cholesterol (Fig. 2c‐d). Conclusion The different patterns of associations observed suggest there are sex‐specific risk profiles associated with WM microstructure differences in this population of older adults at risk of AD. The WM tracts affected in each sex were also associated with specific cognitive profiles.
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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 | 0,000 | 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 ».