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Enregistrement W7116870165 · doi:10.1002/alz70862_109868

Associations between brain and cognitive resilience, tau load and extent in Alzheimer’s disease

2025· article· en· W7116870165 sur OpenAlexaff
Stuart William Mitchell, Tevy Chan, Lydia Trudel, Seyyed Ali Hosseini, Arthur C. Macedo, Marina P Gonçalves, Nesrine Rahmouni, Brandon J Hall, Kely Monica Quispialaya Socualaya, Joseph Therriault, Stijn Servaes, Gleb Bezgin, Yansheng Zheng, Etienne Aumont, Yi‐Ting Wang, Jaime Fernández Arias, Ana Real, Wan Lu Jia, Robert Hopewell, Chris Hsiao, Jean‐Paul Soucy, Paolo Vitali, Tharick A. Pascoal, Pedro Rosa‐Neto

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensUniversité de MontréalConcordia UniversityJewish General HospitalUniversité du Québec à MontréalMontreal Neurological Institute and HospitalEspace pour la vieMcGill University Health CentreDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseCognitionBiomarkerCognitive declineCorrelationCognitive reserveCortex (anatomy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Brain and cognitive resilience (BR, CR) reflect the capacity to maintain structural integrity and cognitive function despite pathological tau deposition in Alzheimer's disease (AD). Tau pathology can be characterized in terms of spatial extent of tauopathy (SEOT) or load using standardized uptake value ratio (SUVR). The aim was to compare SEOT and SUVR in their association with BR and CR. To replicate findings from Ossenkoppele et al. (2020) using MK-6240 PET imaging and evaluate demographic, genetic, and imaging factors associated with BR and CR. The objective of this study is to assess the value of SEOT metrics in resilience models and compare their predictive power to standardized uptake value ratio (SUVR) and to evaluate cross sectional interactions between tau pathology, cognitive resilience, and cognitive decline. METHOD: F]MK6240 and cognitive assessments (MMSE). SEOT was quantified as the proportion of voxels considered as abnormal relative to young controls. We used Participants recruited from TRIAD cohort, including individuals with mild cognitive impairment (MCI) or AD, positive amyloid-β biomarkers, MK-6240 PET imaging data. RESULT: Higher Whole Cortex MK SUVR is associated with lower MMSE scores, showing increased tau pathology correlates with cognitive decline. MCI patients maintain higher MMSE scores despite some tau accumulation, while AD patients show greater variability and decline. The negative trend suggests tau deposition contributes to cognitive impairment, but other factors may also play a role. 2. Whole Cortex MK SUVR vs. MMSE the negative correlation between Whole Cortex SEOT and MMSE appears stronger, with a more pronounced decline in cognitive function (MMSE scores) as SEOT increases, suggesting SEOT may be a more sensitive marker of disease progression in AD patients. CONCLUSION: Whole Cortex SEOT exhibits a stronger negative correlation with MMSE compared to Whole Cortex MK-6240 SUVR, indicating that SEOT may serve as a more sensitive marker of cognitive decline in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment. Further research is needed to validate SEOT's potential as a diagnostic or prognostic biomarker in neurodegenerative conditions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,314 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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