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Enregistrement W4409975383 · doi:10.3389/fnins.2025.1587702

Cognitive impairment and vulnerability of cholinergic brain network in the Alzheimer’s continuum: free-water imaging based on diffusion tensor imaging

2025· article· en· W4409975383 sur OpenAlexaboutno aff
Simin Zhao, Yuting Nie, Lulu Wen, Xinzuo Qin, Liyuan Huang, Changbiao Chu, Miao Qu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Neuroscience · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiffusion MRINeurosciencePsychologyCognitionCognitive psychologyPhysicsMedicineMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Increased extracellular free water (FW) is considered to provide better pathophysiological information than conventional diffusion tensor imaging (DTI) metrics. The cholinergic brain network is a key hub for cognitive function, and microstructural changes detected by free water imaging in this system may be associated with cognitive impairment in Alzheimer’s disease (AD). However, the specific impact of FW changes in the cholinergic brain network on cognitive domains across the AD continuum and their diagnostic value remain unclear. Methods Here, we investigated the basal forebrain cholinergic free water alterations based on free water-corrected diffusion tensor imaging in healthy controls (n = 36), amnestic mild cognitive impairment (aMCI; n = 31), the AD group (n = 33). The cholinergic basal forebrain subregions were divided into the Broca diagonal band (Ch1-3) and the Meynert basal nucleus (Ch4). The cognitive domains performance was measured using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Additionally, we evaluated the diagnostic value of free water fraction (FWf) within the cholinergic system. Results FWf in the bilateral Ch1-3 and Ch4 regions increased with age, and was significantly higher in aMCI and AD (p < 0.001). In AD, the FWf within Ch4 was correlated with total MoCA score (R = −0.42, p = 0.015), especially with visual spatial/executive (R = −0.47, p = 0.006) and orientation deficits (R = −0.38, p = 0.029). No significant correlations were found in the aMCI group. ROC curve analysis showed that FWf within the cholinergic brain network had high diagnostic efficacy for AD versus HC (AUC = 0.958, 95% CI = 0.909–1.00), and moderate diagnostic efficacy for aMCI versus HC (AUC = 0.795, 95% CI = 0.685–0.905) and aMCI versus AD (AUC = 0.719, 95% CI = 0.589–0.850). Conclusion FW imaging captures microstructural damage in the cholinergic brain network across the entire AD continuum. These changes occur early in aMCI but selectively affect domain-specific cognition in the later stages of AD, possibly through cholinergic network dysfunction. Our results highlight the potential of free water imaging as a biomarker for cognitive decline.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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