Integrating individualized connectome with amyloid pathology improves predictive modeling of future cognitive decline
Notice bibliographique
Résumé
The deposition of amyloid-β (Aβ) in the human brain is a hallmark of Alzheimer’s disease and is associated with cognitive decline. Aβ pathology is traditionally assessed at the whole-brain level across neocortical regions using positron emission tomography (PET). However, these measures often show weak associations with future cognitive impairment. A more sensitive pathology metric is needed to quantify early Aβ burden and better predict cognitive decline. Here, we aim to develop a network-based metric of Aβ burden to improve early prediction of cognitive decline in aging populations. We integrated subject-specific brain connectome information with Aβ-PET measures to construct a network-based metric of Aβ burden. Cross-validated predictive modeling was used to evaluate the performance of this metric in predicting longitudinal cognitive decline. Furthermore, we identified a neuropathological signature pattern linked to future cognitive decline, and we validated this pattern in an independent cohort. Our results demonstrate that incorporating individualized structural connectome, but not functional connectome, information into Aβ measures enhances predictive performance for prospective cognitive decline. The identified neuropathological signature pattern is reproducible across cohorts. These findings advance our understanding of the spatial patterns of Aβ pathology and its relationship to brain networks, highlighting the potential of connectome-informed network-based metrics for Aβ-PET imaging in identifying individuals at higher risk of cognitive decline. Amyloid-β peptide is a molecule that is known to accumulate in the brains of people with Alzheimer’s disease. This accumulation starts to occur many years before the symptoms of Alzheimer’s disease, such as memory problems. Current methods to image the brain for amyloid-β peptide usually measure the overall level across the whole brain. In this study, we developed a more sensitive and personalized measure of amyloid-β by also considering how the different parts of a person’s brain are connected. We found that this approach improves the ability to predict future changes in cognition compared to the standard method. Our method might enable earlier identification of people at risk of developing Alzheimer’s disease, which could improve monitoring and treatment. He et al. develop a network-based metric of amyloid-β burden by integrating individualized brain connectomes with amyloid-PET imaging. This approach improves prediction of future cognitive decline in older adults and may support earlier identification of individuals at risk of dementia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».