Whole-Brain Cell-Cell Interaction Axes Explaining Tissue Vulnerability Across the Neurodegenerative Spectrum
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Disrupted cell-cell communication represents a fundamental mechanism underlying neurodegeneration, yet how specific intercellular signaling patterns relate to regional brain vulnerability remains poorly understood. Here, we map whole-brain intercellular interaction networks and their spatial correspondence with tissue damage across 13 neurodegenerative conditions, including early– and late-onset Alzheimer’s disease, presenilin-1 mutations, clinical and pathological subtypes of frontotemporal lobar degeneration, Parkinson’s disease, dementia with Lewy bodies, and amyotrophic lateral sclerosis. By integrating multiregional single-nucleus and bulk RNA-seq data with curated cell-cell interaction databases and structural MRI, we reconstruct over 1,000 whole-brain maps of ligand-receptor interactions and quantify their associations with regional atrophy patterns. Multivariate analysis identifies three dominant axes of intercellular communication that explain regional vulnerability to neurodegeneration. Notably, the first axis involves neuron-astrocyte-microglia interactions, explaining atrophy patterns shared by frontotemporal lobar degeneration and Alzheimer’s disease subtypes. Two complementary axes involving neurons, endothelial cells, and astrocytes explain patterns specific to mutations in PS1 and Parkinson’s disease. Importantly, validation in an independent post-mortem cohort (N = 375) confirms that late-onset Alzheimer’s disease-associated cell-cell interactions predict observed frontal cortex atrophy. These results establish a systematic framework linking local intercellular communication networks to spatial patterns of neurodegeneration, revealing both shared and disease-specific molecular pathways that drive regional brain vulnerability and identifying cellular interaction targets for precision therapeutic interventions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».