Commonalities in cortical neurodegeneration between type 2 diabetes and Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundType 2 diabetes (T2D) is a prevalent metabolic condition associated with increased risk of cognitive decline and dementia, including Alzheimer's disease (AD). While both T2D and AD are linked to neurodegeneration, the extent to which their patterns of brain atrophy overlap remain unclear.ObjectiveTo assess the similarities and differences in cortical atrophy patterns among individuals with controlled and uncontrolled T2D, mild cognitive impairment (MCI), and AD.MethodsStructural magnetic resonance imaging data from the UK Biobank (UKBB) and the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) were analyzed. Participants aged 55 and older were selected. Linear regression models were applied to generate cortical thickness maps for each group, controlling for age and sex. Group comparisons were conducted using permutation-based tests accounting for spatial autocorrelation.ResultsThe study included 175 individuals with T2D (86 uncontrolled, 89 controlled) and 127 healthy controls without diabetes (HC) from UKBB, 334 individuals with MCI, 119 with AD and 315 cognitively healthy (CH) from ADNI. Uncontrolled T2D was associated with significant cortical atrophy in specific brain regions, with partial overlap in neurodegeneration patterns observed in MCI and AD. However, correlations between the cortical thinning patterns were weak and non-significant, suggesting distinct trajectories. Controlled T2D showed no significant cortical thinning, supporting the potential neuroprotective effects of glycemic control.ConclusionsUncontrolled T2D is linked to region-specific cortical atrophy that partially overlaps with MCI and AD but follows an independent neurodegenerative trajectory. Effective diabetes management may help preserve brain structure and reduce dementia risk, highlighting the importance of early metabolic intervention.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».