Regional effects of gantenerumab on neuroimaging biomarkers in the DIAN‐TU‐001 trial
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Monoclonal anti-amyloid therapies are now accessible, but how these treatments influence changes within the brain is still not clear. We investigated overall and regional change in amyloid removal, glucose metabolism, and atrophy in trial participants with dominantly inherited Alzheimer's disease (DIAD). METHODS: F]-fluoro-2-deoxyglucose (FDG) PET, and magnetic resonance imaging (MRI). RESULTS: Gantenerumab significantly reduced PiB-PET uptake overall and in most regions and showed no changes in FDG-PET or MRI measures. Drug effects were associated with baseline PiB-PET uptake, and the largest effects occurred in medial regions. DISCUSSION: Treated DIAD participants, and especially those with higher amyloid burden, showed a decrease in PiB-PET uptake, which was more pronounced in the basal ganglia and medial frontal structures. These results may inform patient response and future drug trial design. HIGHLIGHTS: Gantenerumab unevenly decreased Aβ burden as measured by PiB-PET across brain regions. The strongest decrease in PiB-PET uptake was in basal ganglia and medial frontal structures. Variable drug effect on Aβ was partly due to the amount of burden present before treatment. There was no regional effect on FDG-PET metabolism or MRI volumetrics after 4 years.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».