Patient-specific functional brain architecture explains cortical patterns of tau PET in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
The spatial distribution of tau pathology, the core driver of neurodegeneration in Alzheimer's disease (AD), varies markedly across individuals. While tau is thought to spread along brain networks, the role of inter-individual variability in shaping these patterns remains underexplored. Using resting-state fMRI and tau-PET from 805 participants across the AD continuum, we studied whether subject-specific functional connectivity (FC) profiles enhance the characterization of tau deposition patterns. A hybrid approach integrating individual and group-average FC outperformed both alone, particularly in symptomatic individuals and at finer spatial resolutions, the latter underscoring a critical but often overlooked role of spatial scale. Individualized FC also better captured individual tau topographies than canonical tau-PET maps derived from cohort-level data. These effects were specific to tau, and not seen for β-amyloid, and their predictive power increased with spatial granularity. Furthermore, baseline FC also predicted future tau accumulation at the individual level, supporting its prognostic value. Together, these findings provide strong evidence that individual functional brain architecture shapes tau propagation in humans, supporting the network spread hypothesis by showing that variability in connectivity translates into heterogeneity in tau distribution. This work advances biological understanding of tau propagation in AD, highlighting functional connectivity as a mechanistic substrate that supports prognostic assessment of tau trajectories.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».