Gray matter microstructure from in-vivo diffusion MRI reflects post-mortem neuropathology severity and clinical progression of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diffusion-weighted imaging derived mean diffusivity (MD) correlates with Alzheimer's disease biomarkers, yet its neuropathological correlates remain unclear. METHODS: Diffusion-weighted imaging, postmortem neuropathology, and cognitive performance data were obtained from the National Alzheimer's Coordinating Center (N=97), Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (N=21), and Arizona Study of Aging and Neurodegenerative Disorders (N=15). We examined MD associations with neuropathology, cognitive decline, and expression profiles of AD-implicated genes. RESULTS: Results revealed two latent variables-one linked to amyloid/tau, the other to vascular pathology-explaining 70% and 16% of MD-pathology covariance, respectively. Higher MD correlated with worse cognitive performance, both cross-sectionally and up to 14 years prior to death. MD was regionally associated with Thal phase, neuritic plaque density, Braak stage (temporal/limbic), and infarcts (thalamus), and reflected gene expression patterns related to AD. DISCUSSION: In vivo MD captures distinct AD-related pathologies across brain regions and relates to cognitive trajectories and gene expression.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».