Biomarker changes associated with fornix deep brain stimulation in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Deep brain stimulation of the fornix (fx-DBS) is being investigated for treatment of Alzheimer's disease (AD). The therapy aims at alleviating memory and cognitive circuit dysfunction. In preclinical models of AD, electrical stimulation of the memory circuit has demonstrated a possible disease-modifying potential. Here we examined changes resulting from fx-DBS in hippocampal atrophy and amyloid accumulation in AD patients with fx-DBS. METHODS: Repeated magnetic resonance imaging and positron emission tomography (PET) images acquired over the course of 12 months were used to assess changes in hippocampal volume in 36 ADvance trial patients compared to 40 matched untreated AD patients from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative, and in 10 separate patients with repeated flutemetamol PET and cerebrospinal fluid (CSF) markers. RESULTS: We observed a reduction of hippocampal atrophy and amyloid beta (Aβ) PET binding, and an increase in the CSF Aβ/total-tau ratio in DBS patients. DISCUSSION: These findings highlight the potential of fornix deep brain stimulation to modify AD biomarkers and possibly progression in some patients. HIGHLIGHTS: Fornix deep brain stimulation (fx-DBS) is being investigated to treat Alzheimer's disease (AD). Results show that fx-DBS modifies imaging and cerebrospinal fluid (CSF) markers. It reduces hippocampal atrophy and increases the amyloid beta/total-tau CSF ratio. These findings highlight the potential of fx-DBS to modify AD.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».