Plasma lipid metabolites as biomarkers of early white matter degeneration in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Alzheimer's disease (AD) is characterized by progressive white matter (WM) degeneration. Circulating lipid metabolites may serve as early indicators of WM microstructural changes. In this study, we investigated the associations between plasma lipid metabolites and WM integrity across the cognitive continuum. METHODS: We included 173 participants from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (51 cognitively normal [CN], 88 mild cognitive impairment [MCI], 34 AD) database. Plasma metabolites were quantified using targeted lipidomics, and diffusion tensor imaging (DTI) metrics were derived from 52 predefined WM regions. RESULTS: Regression analyses revealed widespread metabolite-DTI associations in MCI, particularly within the corpus callosum. The callosal body and splenium showed significant inverse associations with phosphatidylcholines (PCs) and multiple lysophosphatidylcholines (lysoPCs) species. In AD group, inverse relationships between PCs and the internal capsule were observed. DISCUSSION: Circulating lipid metabolites are linked to WM microstructure in both prodromal and clinical AD, supporting their potential as sensitive biomarkers of early vulnerability and disease progression. Highlights: Circulating lipid metabolites link to white matter integrity in early Alzheimer's disease (AD)Phosphatidylcholines (PCs), lysophosphatidylcholines (LPCs), and propionylcarnitine associate with tract-specific diffusion magnetic resonance imaging (dMRI) metricsNo metabolite-white matter associations detected in established ADPlasma metabolites may serve as biomarkers of early white matter degeneration.
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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) | 0,001 | 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 ».