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Enregistrement W4408421800 · doi:10.1093/braincomms/fcaf099

Uncovering atrophy progression pattern and mechanisms in individuals at risk of Alzheimer's disease

2025· article· en· W4408421800 sur OpenAlexafffundabout
Christina Tremblay, Shady Rahayel, Alexandre Pastor‐Bernier, Frédéric St‐Onge, Andrew Vo, François Rheault, Véronique Daneault, Filip Morys, Sylvia Villeneuve, Alain Dagher, John C.S. Breitner, Sylvain Baillet, Bellec Pierre, Véronique D. Bohbot, M. Mallar Chakravarty, D. Louis Collins, Pierre Étienne, Alan C. Evans, Serge Gauthier, Rick Hoge, Yasser Ituria‐Medina, Gerhard Multhaup, Lisa Marie Munter, Vasavan Nair, Judes Poirier, Pedro Rosa‐Neto, Jean-Paul R. Soucy, Étienne Vachon‐Presseau, Philippe Amouyel, Melissa Appleby, Nicholas J. Ashton, Gülebru Ayrancı, Christophe Bedetti, Jason Brandt, Ann Brinkmalm Westman, A. Claudio Cuello, Mahsa Dadar, Leslie‐Ann Daoust, Samir Das, Marina Dauar‐Tedeschi, Louis De Beaumont, Doris Dea, Maxime Descoteaux, Marianne Dufour, Sarah Farzin, Fabiola Ferdinand, Vladimir Fonov, David Fontaine, Guylaine Gagné, Julie Gonneaud, Justin Kat, Christina Kazazian, Anne Labonté, Marie‐Élyse Lafaille‐Magnan, Marc Lalancette, Jean‐Charles Lambert, Jeannie‐Marie Leoutsakos, Claude Lepage, Cécile Madjar, David Maillet, Jean‐Robert Maltais, Sulantha Mathotaarachchi, Ginette Mayrand, Diane Michaud, Thomas J. Montine, John C. Morris, Véronique Pagé, Tharick A. Pascoal, Sandra Peillieux, Mirela Petkova, Pierre Rioux, Mark A. Sager, Eunice Farah Saint‐Fort, Mélissa Savard, Reisa Sperling, Shirin Tabrizi, Pierre N. Tariot, Eduard Teigner, Ronald G. Thomas, Paule‐Joanne Toussaint, Miranda Tuwaig, Vinod Venugopalan, Sander C.J. Verfaillie, Jacob W. Vogel, Karen Wan, Seqian Wang, Elsa Yu, Ronald C. Petersen, Paul Aisen, Laurel Beckett, Michael Donohue, Anthony Gamst, David J. Harvey, Clifford R. Jack, William J. Jagust, Les Shaw, Arthur W. Toga, John Q. Trojanowski, Myron Weiner

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityUniversité de SherbrookeUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de MontréalToronto Metropolitan UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesJohnson and Johnson Pharmaceutical Research and DevelopmentNational Institute on AgingEisai IncorporatedNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchPfizer CanadaGE HealthcareGenentechNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SServierEisaiAlzheimer's Drug Discovery FoundationWeston Brain InstituteNorthern California Institute for Research and EducationMcGill UniversityAlzheimer's AssociationFujirebio USPfizerBioClinicaBiogenNovartis Pharmaceuticals CorporationAlzheimer SocietyU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbGovernment of CanadaMerckJanssen BiotechMeso Scale DiagnosticsIXICOTakeda Pharmaceutical CompanyJanssen Alzheimer Immunotherapy Research And DevelopmentAbbVieMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésAtrophyDiseaseAlzheimer's diseasePathologyAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNeuroimagingAmyloid betaMedicineNeuroscienceAmyloid (mycology)Psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Alzheimer's disease is associated with pre-symptomatic changes in brain morphometry and accumulation of abnormal tau and amyloid-beta pathology. Studying the development of brain changes prior to symptoms onset may lead to early diagnostic biomarkers and a better understanding of Alzheimer's disease pathophysiology. Alzheimer's disease pathology is thought to arise from a combination of protein accumulation and spreading via neural connections, but how these processes influence brain atrophy progression in the pre-symptomatic phases remains unclear. Individuals with a family history of Alzheimer's disease (FHAD) have an elevated risk of Alzheimer's disease, providing an opportunity to study the pre-symptomatic phase. Here, we used structural MRI from three databases (Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, Pre-symptomatic Evaluation of Experimental or Novel Treatments for Alzheimer Disease and Montreal Adult Lifespan Study) to map atrophy progression in FHAD and Alzheimer's disease and assess the constraining effects of structural connectivity on atrophy progression. Cross-sectional and longitudinal data up to 4 years were used to perform atrophy progression analysis in FHAD and Alzheimer's disease compared with controls. PET radiotracers were also used to quantify the distribution of abnormal tau and amyloid-beta protein isoforms at baseline. We first derived cortical atrophy progression maps using deformation-based morphometry from 153 FHAD, 156 Alzheimer's disease and 116 controls with similar age, education and sex at baseline. We next examined the spatial relationship between atrophy progression and spatial patterns of tau aggregates and amyloid-beta plaques deposition, structural connectivity and neurotransmitter receptor and transporter distributions. Our results show that there were similar patterns of atrophy progression in FHAD and Alzheimer's disease, notably in the cingulate, temporal and parietal cortices, with more widespread and severe atrophy in Alzheimer's disease. Both tau and amyloid-beta pathology tended to accumulate in regions that were structurally connected in FHAD and Alzheimer's disease. The pattern of atrophy and its progression also aligned with existing structural connectivity in FHAD. In Alzheimer's disease, our findings suggest that atrophy progression results from pathology propagation that occurred earlier, on a previously intact connectome. Moreover, a relationship was found between serotonin receptor spatial distribution and atrophy progression in Alzheimer's disease. The current study demonstrates that regions showing atrophy progression in FHAD and Alzheimer's disease present with specific connectivity and cellular characteristics, uncovering some of the mechanisms involved in pre-clinical and clinical neurodegeneration.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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