Comparing and combining TSPO-PET tracers in tauopathies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Neuroinflammation is a key pathological driver in neurodegenerative diseases, including Alzheimer’s disease (AD) and Progressive Supranuclear Palsy (PSP). Positron emission tomography (PET) with tracers targeting the translocator protein (TSPO) enables the in vivo quantification of microgliosis. TSPO tracers have shown similar disease-specific patterns across cohorts. However, direct quantitative comparisons between commonly used TSPO-PET tracers in tauopathies have not been performed. Here, we apply a TSPO-PET standardization pipeline across clinically matched AD cohorts and PSP cohorts, to quantify, compare and combine multi-centre TSPO-PET data. Methods Patients with PSP were scanned with either [ 11 C]PK11195 or [ 18 F]GE-180 at one of two centres, while patients with AD and control participants were scanned with either [ 11 C]PK11195, [ 18 F]GE-180 or [ 11 C]PBR28 at one of three centres. A standardised pre-processing pipeline was implemented and participant standardised uptake volume ratio (SUVR) values were z-scored using tracer-specific control participant values. In a data-driven approach, dissimilarity analyses were employed to assess differences between tracers across clinically matched cohorts. Results In PSP, dissimilarity analysis suggested that [ 11 C]PK11195 and [ 18 F]GE-180 binding patterns were comparable following standardisation. In AD, comparability across tracers was less robust, with [ 11 C]PK11195 and [ 18 F]GE-180 being most comparable, followed by [ 18 F]GE-180 vs. [ 11 C]PBR28, then by [ 11 C]PK11195 vs. [ 11 C]PBR28. Conclusion The pipeline was effective at harmonising TSPO-PET tracers and standardising the regional quantification of neuroinflammation in clinically matched cohorts of PSP, while the standardisation pipeline results were less robust across AD cohorts.
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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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».