Amyloid and tau pathologies are drivers of white matter damage in aging and Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BACKGROUND White matter hyperintensities (WMHs) are increasingly recognized as markers of cerebrovascular pathology in Alzheimer’s disease (AD), yet their temporal relationship with amyloid and tau accumulation remains unclear. While previous studies suggest bidirectional associations between WMHs and AD pathology, regional associations between WMHs and AD pathology have yet to be examined. This study investigated the temporal and regional associations between PET measures of amyloid (Aβ) and tau pathology and WMH burden in older adults. METHODS Data from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) included 1,241 older adults with Aβ and 636 with tau for cross-sectional analyses. Longitudinal analyses included 670 participants for Aβ change and 1,079 for WMH change (Aβ group), and 199 for tau change and 356 for WMH change (tau cohort). Linear models were used to i) assess associations between baseline regional WMH and Aβ and tau pathology, and ii) examine whether baseline pathology in one measure was associated with change in the other measure over two years. RESULTS Baseline analyses revealed significant bidirectional associations between WMH burden and both Aβ ( t =2.09-4.16, p <.05) and tau pathology ( t =2.44-2.87, p <.04), with stronger effects in posterior brain regions. Longitudinal analyses showed that baseline Aβ levels were associated with future WMH progression in frontal and occipital regions ( t =2.44-3.27, p <.03), while baseline tau was linked to WMH increases in frontal and parietal regions ( t =2.48-3.51, p <.03). However, baseline WMH burden was not associated with future accumulation of either Aβ or tau pathology in any region. CONCLUSIONS These findings suggest that Aβ and tau pathology drive future WMH progression rather than the reverse, with distinct regional patterns for each pathology type.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».