Bundle-wise functional connectivity density and fractional amplitude of low-frequency fluctuations decrease in white matter in preclinical Alzheimer's disease and are associated with A[beta] levels and cognition
Notice bibliographique
Résumé
Neurophysiological changes associated with Alzheimer’s disease (AD) begin decades before clinical symptoms emerge, during preclinical AD. Functional abnormalities in White Matter (WM) at this preclinical stage remain largely unexplored. We obtained resting-state functional Magnetic Resonance Imaging (rs-fMRI) data of 295 participants from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) and evaluated bundle-wise Functional Connectivity Density (FCD) and fractional Amplitude of Low-Frequency Fluctuations (fALFF) across 46 bundles, which reflects the strength of synchronizations of BOLD dynamics between each WM bundle and whole-brain 200 GM parcels, and spontaneous neural activity of each WM bundle, respectively. To mitigate site/scanner effects on the metrics, ComBat harmonization was applied to the data. We then performed permutation tests (n=5,000) on each harmonized metric for each bundle to determine differences in FCD and fALFF in preclinical AD relative to controls, adjusting for sex, age, and education using multiple linear regression. Linear correlations of the metrics with the pathological biomarker beta-amyloid (Aβ) and cognitive scores (mPACC and ADAS11) were assessed using general linear models. Multiple comparisons were corrected via a False Discovery Rate (FDR). We found that preclinical AD patients had reduced FCD and fALFF in specific WM bundles, such as cingulate and hippocampal cingulum, compared to controls (FDR corrected p ⪅ 0.05), some of which were associated with poorer cognitive performance and greater Aβ) accumulation (FDR corrected p < 0.05). This study, to the best of our knowledge, is the first to examine bundle-wise FCD and fALFF of WM in preclinical AD using a large-scale, multisite, cross-sectional dataset, suggesting potential applications of these metrics for assessing preclinical AD with rs-fMRI.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».