Functional Connectome Alterations Across the Spectrum of Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Alzheimer’s disease (AD) pathology is marked by the deposition of amyloid-β plaques and hyperphosphorylated tau neurofibrillary tangles. This pathology begins years before the first clinical symptoms emerge and progresses through several stages before clinical diagnosis. AD’s pathology alters the brain’s functional connectivity (FC) patterns and these altered FC patterns may serve as imaging markers to diagnose and assess the progression of AD. In this review, we summarize the recent literature investigating connectome alterations across the AD spectrum, spanning preclinical, prodromal, and clinical stages. We identify specific regions and functional connections that are altered across different stages of AD and discuss their relevance to cognition. We also highlight the potential of connectome-based predictive modeling as an individual-specific method in the quest for early diagnosis of AD. The default mode network (DMN) shows significant changes across stages, and its core hubs consistently exhibit reduced connectivity with the medial temporal lobe in association with disease pathology. From a dynamic FC point of view, the flexibility of different networks, especially DMN, was reduced as a result of AD onset and persisted across the stages. These disruptions were also linked to reduced cognitive performance, particularly in domains such as memory and executive function. By bringing together evidence on both disease-specific and stage-specific alterations in FC, this review aims to identify patterns that are most informative for understanding AD progression and their potential for advancing early diagnosis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».