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Enregistrement W4414449579 · doi:10.1093/brain/awaf351

The presymptomatic and early manifestations of semantic dementia

2025· article· en· W4414449579 sur OpenAlexfundno aff
David J. Whiteside, Matthew A Rouse, P Simon Jones, Ian Coyle‐Gilchrist, Alexander G. Murley, Katherine Stockton, Laura E. Hughes, Richard A. I. Bethlehem, Varun Warrier, Matthew A. Lambon Ralph, Timothy Rittman, James B. Rowe

Notice bibliographique

RevueBrain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeurobiology of Language and Bilingualism
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute for Health Research Applied Research Collaboration East of EnglandNational Institute on AgingCambridge Centre for Parkinson-PlusAssociation of British NeurologistsMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaAlzheimer’s Research UKDepartment of Health and Social CareWellcome TrustNIHR Cambridge Biomedical Research CentreAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMassachusetts General HospitalNational Institute for Health and Care ResearchPatrick Berthoud Charitable TrustUniversity of WashingtonUniversity of California, San Francisco
Mots-clésFrontotemporal dementiaPrimary progressive aphasiaSemantic dementiaFrontotemporal lobar degenerationAtrophyNeuroimagingNeuropathologyCohortDementia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

People with semantic dementia (SD) or semantic variant primary progressive aphasia typically present with marked atrophy of the anterior temporal lobe, and thereafter progress more slowly than other forms of frontotemporal dementia. This suggests a prolonged prodromal phase with accumulation of neuropathology and minimal symptoms, about which little is known. To study early and presymptomatic SD, we first examine a well-characterized cohort of people with SD recruited from the Cambridge Centre for Frontotemporal Dementia. Five people with early SD had coincidental MRI prior to the onset of symptoms or were healthy volunteers in research with anterior temporal lobe atrophy as an incidental finding. We model longitudinal imaging changes in left- and right-lateralized SD to predict atrophy at symptom onset. We then assess 61 203 participants with structural brain MRI in the UK Biobank to find individuals with imaging changes in keeping with SD but with no neurodegenerative diagnosis. To identify these individuals in the UK Biobank, we design an ensemble-based classifier, differentiating baseline structural MRI in SD from healthy controls and patients with other neurodegenerative diseases, including other causes of frontotemporal lobar degeneration. We train the classifier on a Cambridge-based cohort (SD n = 47, other neurodegenerative diseases n = 498, healthy controls n = 88) and test it on a combined cohort from the Neuroimaging in Frontotemporal Dementia study and the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (SD n = 42, other neurodegenerative disease n = 449, healthy controls n = 127). From our case series, we find people with marked atrophy 3 to 5 years before recognition of symptom onset in left- or right-predominant SD. We present right-lateralized cases with subtle multimodal semantic impairment, found concurrently with only mild behavioural disturbance. We show that imaging measures can reliably and accurately differentiate clinical SD from other neurodegenerative diseases (recall: 0.88, precision: 0.95, F1 score: 0.91). We find individuals with no neurodegenerative diagnosis in the UK Biobank with striking left-lateralized (prevalence ages 45-85, 4.8/100 000) or right-lateralized (5.9/100 000) anterior temporal lobe atrophy, with deficits on cognitive testing suggestive of semantic impairment. These individuals show progressive involvement of other cognitive domains in longitudinal follow-up. Together, our findings suggest that (i) there is a burden of incipient early anterior temporal lobe atrophy in older populations, with comparable prevalence of left- and right-sided cases from this prospective unbiased approach to identification; (ii) substantial atrophy is required for manifest symptoms, particularly in right-lateralized cases; and (iii) semantic deficits across multiple domains can be detected in the early symptomatic phase.

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)0,002
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,268 · 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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