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Enregistrement W7116891477 · doi:10.1002/alz70861_108074

Identifying multimodal amyloid, tau, and neurodegeneration (ATN) subtypes in Alzheimer’s Disease across datasets and imaging markers

2025· article· en· W7116891477 sur OpenAlexaff
Katrina Carver, Andrew Clappison, Min Su Kang, Nesrine Rahmouni, Jenna Stevenson, Walter Swardfager, JoAnne McLaurin, Dr Bojana Stefanovic, Richard H. Swartz, Sean M. Nestor, Jennifer S Rabin, Serge Gauthier, Jean‐Paul Soucy, Jean Chen, Mario Masellis, Sandra E. Black, Pedro Rosa‐Neto, Julie Ottoy, Maged Goubran

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalArtificial Intelligence in Medicine (Canada)McGill UniversitySunnybrook HospitalBaycrest HospitalOntario Brain InstituteSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDiseaseNeurodegenerationNeuroimagingClinical trialBiomarker

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alzheimer's Disease (AD) is heterogeneous in pathology and clinical presentation. A comprehensive study on the spatio-temporal progression of multimodal imaging biomarkers in AD is currently lacking. Here, we identified multimodal subtypes of amyloid, tau, and neurodegeneration (ATN) progression in two independent datasets across the AD spectrum. METHOD: We employed cross-sectional datasets from the ADNI (376 CN, 95 Aβ+ MCI, and 55 Aβ+ Dementia) and TRIAD (133 CN, 45 Aβ+ MCI, and 31 Aβ+ AD) studies (Table 1). We applied the Subtype and Stage Inference (SuStaIn) algorithm, which accounts for phenotypical and temporal heterogeneity, to identify subtypes (Figure 1). The following multimodal imaging markers were used in SuStaIn: 18F-AZD4694 amyloid-SUVR or 18F-Florbetapir and 18F-Florbetaben Centiloids, 18F-MK6240 or 18F-Flortaucipir tau-SUVR, and T1-weighted MRI volumes. Each marker was evaluated in four meta-ROIs: medial temporal (MTL), lateral temporal, frontal, and parieto-occipital. We studied the disease progression patterns of each generated multimodal subtype and its demographic features using omnibus and post-hoc statistics. RESULT: Both cohorts identified three subtypes: "early-tau typical ATN", "late-tau typical ATN", and "tau-first" (Figure 2). The "early-tau typical ATN" subtype showed initial increases in frontal and neocortical Aβ, followed by MTL and neocortical tau, and eventually widespread atrophy. The "late-tau typical ATN" subtype, on the other hand, showed the earliest increases in entorhinal-hippocampal Aβ, followed by severe widespread Aβ, with frontal being the latest, and eventually neocortical tau with atrophy. Finally, the "tau-first" subtype's progression was similar to the "early-tau typical ATN" subtype with an additional early tau wave, potentially indicating primary age-related tauopathy (PART) pathology that may or may not transition into AD. We observed a statistically significant dependent relationship between subtype membership and AT status (p _adj < 0.05). The "tau-first" subtype was significantly younger than other subtypes (p _adj < 0.05). CONCLUSION: Our findings replicated the previously reported typical amyloid-first (ATN) subtype and tau-first subtype, but demonstrated that the typical amyloid-first subtype in fact consists of an early- and a late-tau subtype. These insights into the progression patterns of A, T, and N imaging biomarkers across datasets and radioligands may inform trials and understanding the heterogeneity of pathology trajectories.

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)0,018
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0180,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,316 · 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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