Dysregulation of cerebral perfusion dynamics is associated with Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: A novel physio-marker, termed "cerebrovascular dynamics index" (CDI), was developed and evaluated in a multi-center National Institutes of Health (NIH)-funded study for improved diagnosis of mild cognitive impairment (MCI) and its transition to Alzheimer's disease (AD). METHODS: The CDI quantifies the regulation dynamics of cerebral perfusion and oxygenation (which adjust autonomously blood flow and oxygen delivery over time) through predictive dynamic modeling using relevant time-series data. RESULTS: Cross-sectional results demonstrated excellent diagnostic performance of CDI in differentiating 90 MCI/AD patients from 77 controls (area under the curve (AUC) = 0.96), which surpassed the commonly used biomarker of amyloid positron emission tomography-standardized uptake value ratio (PET-SUVR) (AUC = 0.78) or cognitive screening tests of Mini-Mental State Examination (MMSE) and Montreal Cognitive Assessment (MoCA) (AUC = 0.91 and 0.92, respectively). The CDI can also be used for disease staging because it differentiated 56 MCI from 34 mild AD participants (AUC = 0.98). CONCLUSION: These findings offer the promise of a high-performance diagnostic physio-marker for MCI and AD, which can be obtained in a comfortable, rapid, and automated manner in clinical settings. Highlights: Novel physio-marker (cerebrovascular dynamics index [CDI]) quantifies the regulation dynamics of cerebral perfusion.The CDI was shown to improve mild cognitive impairment/Alzheimer's disease (MCI/AD) diagnosis (area under the curve [AUC] >0.95) relative to existing markers.The CDI is obtained non-invasively, objectively, rapidly, and inexpensively.The CDI performance supports the key role of cerebrovascular dysfunction in AD.The CDI is obtained via dynamic modeling of hemodynamic/oxygenation time-series data.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».