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Enregistrement W4413363104 · doi:10.1101/2025.08.14.670398

Cortical thickness changes precede high levels of amyloid by at least seven years

2025· preprint· en· W4413363104 sur OpenAlexfundno aff
James M. Roe, William Jagust, Susan Landau, Theresa M. Harrison, Håkon Grydeland, Maksim Slivka, José Luis Alatorre Warren, Pablo F. Garrido, Øystein Sørensen, Edvard Grødem, Tyler J. Ward, Esten H. Leonardsen, Tormod Fladby, Atle Bjørnerud, Kristine B. Walhovd, Anders M. Fjell, Didac Vidal‐Piñeiro, Yunpeng Wang

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierNorges ForskningsrådUniversitetet i OsloEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationUniversity of Southern CaliforniaBiogenEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbBioClinicaU.S. Department of DefenseAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Association
Mots-clésAmyloid (mycology)Amyloid ββ amyloidNeuroscienceInternal medicinePsychologyPathologyMedicineAlzheimer's diseaseDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alzheimer’s disease (AD) is now defined based on its underlying brain pathology 1 , with the presence of amyloid (Aβ) plaques at high enough levels sufficient to warrant a diagnosis in the absence of cognitive symptoms. High levels of PET-detectable Aβ are widely thought to be the first imaging marker, with structural brain changes detectable on MRI scans thought to occur later. We combined 4570 longitudinal MRIs and 1684 Aβ PET scans from three cognitively healthy cohorts to test the difference in cortical thickness and its change between those that subsequently converted to be Aβ-positive or stayed Aβ-negative, using MRIs acquired exclusively in the years before conversion. We found those that subsequently developed elevated Aβ levels show both thicker cortex and less cortical thinning, even when the last MRI used to estimate their thickness trajectories was acquired at least seven years before conversion. Many effects remained when accounting for quantitative Aβ levels, suggesting some cortical thickness effects may be partly independent of Aβ. Differences in cortical thickness and its change between converters and Aβ-negative individuals showed moderate alignment with patterns of Aβ deposition, and the timing of thickness changes tracked the temporal progression of Aβ accumulation. Thus, if amyloid is AD 1 , we show that high levels of PET-detectable amyloid are not the first imaging marker of AD, as cortical thickness changes can be traced years before pathological amyloid. This has implications for understanding the sequence of events leading up to the earliest stages of AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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