Modelling imaging biomarkers of Alzheimer's disease using animal models
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer's disease is a progressive neurodegenerative disorder characterized by brain amyloid-beta aggregating into plaques, intraneuronal neurofibrillary tangles and neuronal losses, eventually leading to cognitive decline and dementia. The complex interplay between these pathophysiological hallmarks is still not yet fully understood, and therapeutic approaches based on the current conceptualization of Alzheimer pathology have yet to yield potent disease-modifying treatments. To further our understanding of these pathological interactions and to guide therapeutic targets, two tools can be particularly helpful: imaging biomarkers, which allow the in vivo quantification of pathophysiological build-up and neurodegeneration even in the absence of clear clinical symptoms; and animal models, which can be used to study the specific expression of certain aspects of the pathology in a controlled environment.The combination of animal models with multimodal neuroimaging techniques provide a unique platform that can be used to test predictions generated by theoretical disease models and to validate new avenues for potential biomarkers and drug discovery. Here, we performed several studies highlighting the translational power of such approaches to further research on Alzheimer's disease pathophysiology.First, with a longitudinal and multimodal study using the McGill-R-Thy1-APP transgenic rat model of amyloid-beta pathology, we showed that even in the absence of neurofibrillary tangles or widespread neuronal death, amyloid-beta can induce marked neurodegeneration as measured with several PET and MRI markers as well as memory losses. Second, using the same transgenic model, we showed a beneficial effect of hippocampal microglial activation on memory and resting-state connectivity. Finally, using an immunolesioned rat model, we validated the use of [18F]FEOBV as a sensitive PET radiotracer able to measure specific losses of cholinergic synapses, and then confirmed these findings with [18F]FEOBV autoradiography in brain tissue of patients with Alzheimer's disease.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».