External Validation of Joint Propagation Model‐Based Tau PET CenTauR units
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Joint Propagation Model (JPM)‐based CenTauR scale was recently introduced to harmonize tau‐PET quantification across different radiotracers. This study examined how CenTauR harmonization enhances the comparability of tau‐PET quantification across matched cohorts using different tracers. The evaluation focused on three key aspects: (1) comparing tau‐PET positivity rates as defined by CenTauR, (2) evaluating its diagnostic accuracy for symptomatic AD, and (3) analyzing longitudinal changes in tau‐PET rates over time. Method The JPM, developed by the CPAD‐led Tau PET Harmonization Working Group (Leuzy et al., Alzheimers Dement. 2024; Figure 1A), models relationships between anchor point subjects and head‐to‐head tau‐PET SUVR data onto the CenTauR scale, providing conversion equations for multiple tracers. JPM equations were applied to [¹⁸F]flortaucipir SUVR (Meta‐temporal ROI) data from 561 cognitively impaired participants in the ADNI and OASIS‐3 studies. Using ROC analysis, we determined the CenTauR cut‐off for positivity (T+) that maximized the Youden index for discriminating between FDA‐approved positive/negative visual reads. Three separate cohorts, scanned using [¹⁸F]flortaucipir (ADNI), [¹⁸F]MK‐6240 (CPAS), and [¹⁸F]RO‐948 (BioFINDER‐2), were matched 1:1 by age, MMSE, amyloid‐β, and clinical diagnosis. CenTauR‐based metrics were compared across these cohorts. Result A cut‐off of 18 CenTauRs was found to optimally classify [ 18 F]flortaucipir PET visual reads (Figure 1B). The matching procedure identified 1089 participants (363 per cohort). The frequency of T+ using the 18 CenTauRs cut‐off for the Meta‐Temporal ROI was highly comparable across tracers across groups, except for the Aβ‐positive cognitively unimpaired group, where variability was more pronounced due to a smaller sample size (Figure 2A). Similarly, tau‐PET discriminative accuracy for symptomatic AD vs controls remained similar across [ 18 F]flortaucipir and [ 18 F]MK‐6240 (Figure 2B). In a separate sample of 212 matched participants from ADNI ([¹⁸F]flortaucipir) and AIBL ([¹⁸F]MK‐6240) with baseline and 1‐year follow‐up tau‐PET scans, 1‐year change in CenTauRs was comparable (Figure 2C). An exploratory voxelwise transformation, utilizing the Meta‐Temporal conversion equation in a representative case scanned with both [¹⁸F]flortaucipir and [¹⁸F]MK‐6240, demonstrates the potential for voxelwise CenTauR harmonization (Figure 3). Conclusion These analyses suggest that CenTauR harmonization increases the comparability of tau‐PET data acquired with different tracers. Additional validation analyses with larger cohorts including other radiotracers ([¹⁸F]PI‐2620) are underway.
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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 | 0,068 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».