Regional gyrification alterations and metabolic correlates in biologically defined Alzheimer's disease using a multimodal approach
Notice bibliographique
Résumé
Background Surface-based morphometry (SBM) metrics, such as the gyrification index (GI), have emerged as biomarkers for detecting early, subtle alterations in Alzheimer's disease (AD). Objective We investigated GI differences between biologically defined AD patients (based on cerebrospinal fluid (CSF)/positron emission tomography (PET) biomarkers), and participants with non-AD cognitive impairment. We further explored correlations between GI, regional metabolism (FDG-PET), cortical thickness (MRI), and cognitive performance using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). Methods T1-weighted MRI and FDG-PET scans from 36 AD and 15 non-AD participants were retrospectively analyzed. GI was computed using both SPM-based whole-brain and ROI-atlas based analyses. FDG-PET was available for 27 AD and 13 non-AD participants and SUVRs were extracted from standard ROIs. Cognitive performance was measured via the MoCA. Results GI and metabolic uptake were reduced in the insula, while GI was increased in the entorhinal/parahippocampal cortex for AD participants. Metabolic uptake was also lower in the insula in AD. Insular GI correlated positively with metabolism (SUVR; R = 0.370, p = 0.021), cortical thickness ( R = 0.510, p = 0.001), and MoCA scores ( R = 0.554, p = 0.004). Parahippocampal GI was inversely associated with cortical thickness ( R = −0.340, p = 0.034). No significant correlations were observed with CSF biomarkers. Conclusions Our findings demonstrate region-specific GI alterations in AD, particularly in the insula and entorhinal cortex. The novel correlation between GI and metabolism suggests disease-related mechanisms linking cortical folding to synaptic dysfunction. These results highlight GI as a valuable early biomarker for AD with potential diagnostic and therapeutic implications.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».