Identifying altered brain networks and optimal stimulation loci for individualised Alzheimer’s disease treatment
Notice bibliographique
Résumé
Dementia is the seventh leading cause of death worldwide, with most cases attributed to Alzheimer's disease (AD). AD is associated with cognitive decline and disrupted brain connectivity. Current treatment methods are mainly pharmacological and only address symptoms without stopping disease progression. An alternative treatment method is to modulate the structure of the neurons through neuromodulation, such as transcranial magnetic stimulation (TMS). The goal of this thesis is to identify connectivity alterations in AD and suggest stimulation loci for individualised treatments. Disrupted connections in AD can be inspected noninvasively using diffusion magnetic resonance imaging (dMRI). Traditional approaches involve analysing individual connections, which becomes inefficient in large networks. The network-based statistic (NBS) is a MATLAB toolbox that offers a more efficient approach by detecting connectivity differences at the subnetwork level. The resulting regions with the most connectivity differences are suggested as stimulation sites in neuromodulation. This study used dMRI-derived matrices from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative 3 (ADNI-3), comprising 892 individuals divided into three groups: healthy controls, mild cognitive impairment, and AD patients. Covariates included gender, age, and Montreal Cognitive Assessment scores. NBS revealed significant alterations in the subcortex and the default mode network (DMN). The strong connections found in cognitive impairment were interpreted as compensatory, with MCI subjects exhibiting the highest DMN connectivity. In AD subjects, the connectivity in the subcortex was reduced, particularly in the hippocampus and thalamus. Only cortical sites were proposed as stimulation targets to strengthen weakened connections, or attenuate strengthened connections. Weakened subcortical regions were indirectly targeted through strongly connected cortical nodes. In contrast, the overactive regions were identified as targets for stimulation to reduce excessive activity. However, the effects of indirect stimulation are uncertain, and may lead to unintended activation of off-target areas. Future research should explore a broader range of NBS parameters, and neuropsychological test scores to validate these findings and provide a stronger basis for disease progression analysis.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,003 | 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 ».