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Enregistrement W4414672190 · doi:10.1101/2025.09.29.678806

Lifespan Trajectories of Asymmetry in White Matter Tracts

2025· preprint· en· W4414672190 sur OpenAlexfundno aff
Praitayini Kanakaraj, Michael E. Kim, Jessica Samir, Chenyu Gao, Nancy R. Newlin, Derek B. Archer, Timothy J. Hohman, Angela L. Jefferson, Victoria L. Morgan, Alexandra Roche, Dario J. Englot, Susan M. Resnick, Lori L. Beason‐Held, Laurie E. Cutting, Laura A. Barquero, Micah D’Archangel, Tin Q. Nguyen, Kathryn L. Humphreys, Yanbin Niu, Sophia Vinci‐Booher, Carissa J. Cascio, Zhiyuan Li, Simon Vandekar, Panpan Zhang, John C. Gore, Stephanie J. Forkel, Bennett A. Landman, Kurt G. Schilling

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuroimmun Medizinische LabordiagnostikaCommon FundNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on Deafness and Other Communication DisordersNational Institute of Mental HealthNational Institute on AgingBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilAvid RadiopharmaceuticalsUniversity of CambridgeUniversity of CalgaryIXICOServierNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of QueenslandNorthern California Institute for Research and EducationVanderbilt Institute for Clinical and Translational ResearchNational Institute on Drug AbuseUniversity of PennsylvaniaVanderbilt UniversityPfizerBioClinicaBiogenIllinois Department of Public HealthNational Center for Advancing Translational SciencesCure Alzheimer's FundAlzheimer's AssociationNational Institutes of HealthU.S. Department of Health and Human ServicesNational Health and Medical Research CouncilFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésWhite matterAsymmetryLateralization of brain functionBrain asymmetryNeuroimagingScope (computer science)Association (psychology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Asymmetry in white matter is believed to give rise to the brain's capacity for specialized processing and is involved in the lateralization of various cognitive processes, such as language and visuo-spatial reasoning. Although studies of white matter asymmetry have been previously documented, they have often been constrained by limited age ranges, sample sizes, or the scope of the tracts and structural features examined. While normative lifespan charts for brain structures are emerging, comprehensive charts detailing white matter asymmetries across numerous pathways and diverse structural measures have been notably absent. This study addresses this gap by leveraging a large-scale dataset of 26,199 typically developing and aging individuals, ranging from 0 to 100 years of age, from 42 primary neuroimaging studies. We generated comprehensive lifespan trajectories for 30 lateralized association and projection white matter tracts, examining 14 distinct microstructural and macrostructural features of these pathways. Our findings reveal that: (1) asymmetries are widespread across the brain's white matter and are present in all 30 pathways; (2) for a given pathway, the degree and direction of asymmetry differ between features of tissue microstructure and pathway macrostructure; (3) asymmetries vary across and within pathway types (association and projection tracts); and (4) these asymmetries are not static, following unique trajectories across the lifespan, with distinct changes during development, and a general trend of becoming more asymmetric with increasing age (particularly in later adulthood) across pathways. This study represents the most extensive characterization of white matter asymmetry across the lifespan to date, charting how lateralization patterns emerge, mature, and change throughout life. It provides a foundational resource for understanding the principles of white matter organization from early to late life, its relation to functional specialization and inter-individual variability, and offers a key reference for interpreting deviations during healthy development and aging as well as those associated with clinical populations.

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)0,003
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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