MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4417240373 · doi:10.1007/s00401-025-02970-8

Distinct cerebrovascular pathways underlying Alzheimer’s disease-related neurodegeneration

2025· article· en· W4417240373 sur OpenAlexfundno aff
Rosaleena Mohanty, Sophia Wheatley, Konstantinos Chiotis, Anna Marseglia

Notice bibliographique

RevueActa Neuropathologica · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierKarolinska InstitutetEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationUniversity of Southern CaliforniaBiogenEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbBioClinicaU.S. Department of DefenseAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeMeso Scale DiagnosticsNational Institute on AgingAlzheimer's Association
Mots-clésArteriolosclerosisCerebral amyloid angiopathyWhite matterNeuropathologyAtrophyNeuroimagingNeurodegenerationFractional anisotropyHippocampal sclerosisAlzheimer's disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The etiology of cerebrovascular pathology is heterogeneous. Independent or synergistic role of this pathology relative to Alzheimer's disease (AD) pathology is necessary to clarify distinct neurodegenerative pathways. We evaluated the interplay of various cerebrovascular markers postmortem and their in vivo neuroimaging, clinical and neuropathologic correlates using data from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI). In 109 individuals, postmortem cerebrovascular pathology (atherosclerosis of the circle of Willis, cerebral amyloid angiopathy [CAA], arteriolosclerosis, white matter rarefaction, old infarcts, microinfarcts, hemorrhages, other ischemic/vascular changes) was characterized. Additionally, we assessed in vivo neuroimaging (cortical thickness, subcortical volume, white matter lesion burden, glucose standardized uptake value ratio, fractional anisotropy of white matter tracts, cerebral blood flow), cognitive, and neuropathologic measures (atrophy, AD pathology and copathologies including Lewy body, TDP-43, hippocampal sclerosis). The study sample had mean (standard deviation) age of 82.9 (7.2) years and included 29 women (27%) and 84 (77%) with intermediate/high AD neuropathologic change. Arteriolosclerosis and CAA emerged as dominant cerebrovascular markers using multiple correspondence analysis. More severe arteriolosclerosis was explained by higher white matter lesion burden and greater postmortem hippocampal atrophy (β = 143.2, 95% CI 63.9 to 230.1, p = 0.0003), but not AD pathology. More severe CAA was explained by fractional anisotropy (β = - 20, 95% CI - 41.5 to -3.1, p = 0.02) adjusted for AD pathology and reduced integrity of superior cerebellar peduncle, posterior thalamic radiation, and sagittal stratum tracts (rho < - 0.6, false discovery rate corrected p < 0.05). More severe CAA was also explained by cortical atrophy and AD pathology (β = 0.6, 95% CI 0.2 to 1.2, p = 0.007), and associated with poorer memory (β = - 0.2, 95% CI - 0.3 to -0.09, p = 0.0009). Results demonstrate two dominant cerebrovascular pathways. An arteriolosclerosis-driven pathway is unspecific to AD pathology, whereas a CAA-driven pathway is specific to AD pathology. Cerebrovascular pathology is associated with AD pathology in an etiology-dependent manner which may influence eligibility for treatment or treatment-emergent adverse events in disease-modifying therapies for AD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil0,720

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueActa NeuropathologicaMême sujetDementia and Cognitive Impairment ResearchTravaux en français237 207