Functional dynamic network connectivity differentiates biological patterns in the Alzheimer's disease continuum
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease (AD) can be conceptualized as a network-based syndrome. Network alterations are linked to the molecular hallmarks of AD, involving amyloid-beta and tau accumulation, and consecutively neurodegeneration. By combining molecular and resting-state functional magnetic resonance imaging, we assessed whether different biological patterns of AD identified through a data-driven approach matched specific abnormalities in brain dynamic connectivity. We identified three main patient clusters. The first group displayed mild pathological alterations. The second cluster exhibited typical behavioral impairment alongside AD pathology. The third cluster demonstrated similar behavioral impairment but with a divergent tau (low) and neurodegeneration (high) profile. Univariate and multivariate analyses revealed two connectivity patterns encompassing the default mode network and the occipito-temporal cortex, linked respectively with typical and atypical patterns. These results support the key association between macro-scale and molecular alterations. Dynamic connectivity markers can assist in identifying patients with AD-like clinical profiles but with different underlying pathologies. Within the clinical continuum of Alzheimer's disease (AD), we identified two main groups: one characterized by typical AD neuropathological changes, and the other by atypical pathophysiological mechanisms. Univariate and multivariate analyses revealed two dynamic functional connectivity patterns, involving the default mode network and the occipito-temporal cortex, respectively. • The study assessed the dynamic functional connectivity profile linked with different ATN patterns. • We identified an atypical ATN cluster showing specific dynamic functional connectivity patterns. • Dynamic connectivity showed an accuracy of 87 % in discriminating between biological AD clusters.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».