Putaminal hypermetabolism identifies Lewy body co‐pathology in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract INTRODUCTION The clinical implications of brain hypermetabolism remain unexplored in Lewy body disease (LBD) co‐pathology in Alzheimer's disease (AD). METHODS We investigated cognition, 18 F‐fluorodeoxyglucose positron emission tomography (PET), and cerebrospinal fluid tau phosphorylated at threonine 181 (pTau 181 )/Aβ 42 plus α‐synuclein seeding amplification assays (SAA) in controls, 217 SAA‐negative AD (AD SAA− ), and 124 SAA‐positive AD (AD SAA+ ). Brain metabolism was assessed using subject residual profile (SRP) and standardized uptake value ratio (SUVR). RESULTS Compared to AD SAA− , AD SAA+ showed putamen SRP hypermetabolism and middle occipital gyrus (MOG) SUVR hypometabolism. SAA positivity correlated with putamen SRP hypermetabolism independently of pTau 181 /amyloid beta 42 (Aβ 42 ). Its interaction with pTau 181 /Aβ 42 influenced MOG SUVR, showing increased MOG SUVR with higher pTau 181 /Aβ 42 in AD SAA+ . Putamen SRP hypermetabolism predicted faster cognitive decline and greater variability in both groups. MOG SUVR hypometabolism correlated with them only in AD SAA− . Adding putamen SRP hypermetabolism to models, including SAA positivity and AD signature hypometabolism, improved the prediction of cognitive decline/variability, whereas MOG SUVR did not. DISCUSSION Putaminal hypermetabolism may serve as a robust metabolic marker of LBD co‐pathology in AD. Highlights LB co‐pathology in AD alters regional brain metabolism. SRP analyses capture putaminal hypermetabolism for SAA positivity. SUVR analyses emphasize occipital hypometabolism for SAA positivity. Occipital metabolism correlates positively with AD severity in mixed AD‐LB. Putaminal, not occipital, metabolism predicts cognitive change over AD‐related metabolism and SAA.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».