Multimodal imaging of glymphatic dysfunction and retinal vascular changes as biomarkers for Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is associated with retinal vascular changes, while the relationships among the glymphatic system, retina vasculature, and cognition in AD remain unclear. METHODS: Thirty-one AD patients and 24 healthy controls (HC) were enrolled. Glymphatic function was assessed using perivascular space (PVS) scoring in the hippocampus (Hip), basal ganglia, and white matter, along with free water content and diffusion tensor imaging along the perivascular space index. Retinal vascular parameters (RVPs) included fractal dimension (FD), vascular density (VD), and mean arterial/venous caliber, analyzed across subregions scaled by the optic papilla diameter (PD). Group differences in glymphatic system and RVPs between AD and HC groups were examined, and correlations with cognitive performance were assessed. Bagged Trees classifiers were used to distinguish AD from HC based on these features. RESULTS: AD patients exhibited significantly increased Hip_PVS compared to HC. FD and VD (total, 0.5-1.0 PD, 1.0-1.5 PD) were significantly lower in AD and negatively correlated with Hip_PVS. Mini-Mental State Examination and Montreal Cognitive Assessment scores were negatively correlated with Hip_PVS, and positively correlated with FD, VD (total), VD (0.5-1.0 PD), and VD (1.0-1.5 PD). Mediation analysis revealed that Hip_PVS mediated the relationship between RVPs and cognitive impairment. The retinal combination model, incorporating FD, VD (total), VD (0.5-1.0 PD), and VD (1.0-1.5 PD), achieved an AUC of 0.768 for distinguishing AD from HC, increasing to 0.877 when combined with Hip_PVS. CONCLUSIONS: Hip_PVS-mediated glymphatic dysfunction may link retinal vascular changes to cognitive decline in AD, enhancing diagnostic effectiveness with combined retinal and glymphatic biomarkers.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».