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Enregistrement W7116892388 · doi:10.1002/alz70862_109929

Comparing Off‐Target Meningeal and Skull Signal in Head‐to‐Head MK‐6240 and AV‐1451 Tau PET

2025· article· en· W7116892388 sur OpenAlexaff
Shaney Flores, Thomas Hunter Smith, Jalen Scott, Yi Su, Diana A. Hobbs, Sarah Keefe, Jacqueline Rizzo, Hope Shimony, Tammie L.S. Benzinger, David Soleimani‐Meigooni, Hwamee Oh, Juan M. Fortea, Belén Pascual, Pedro Rosa‐Neto, Tharick A. Pascoal, Suzanne L. Baker, Brian A. Gordon

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSIGNAL (programming language)SkullHuman skullComputed tomographySignal processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Tau tangle deposition is associated with Alzheimer disease (AD) clinical symptomology and cognitive decline. Such deposition can be measured in vivo using positron emission tomography (PET). Off-target signal from extra-cerebral sources, such as skull or meninges, may bias quantification but the impact is currently unknown. Here, we investigate off-target sources in individuals with crossover 18F-AV-1451 and 18F-MK-6240 tau PET scans within the HEAD study. METHOD: T1-weighted magnetic resonance imaging (MRI), Pittsburgh Compound B (PiB) amyloid PET, and tau PET were acquired for 42 participants. Tau PET scans were quantified using body-weighted standardized uptake values (SUV) and SUV ratios (SUVRs) with cerebellar grey as the reference region. To isolate skull bone, CT scans from each participant were aligned to their own T1 image and threshold using a Hounsfield units cutoff derived from applying Gaussian mixture modeling on the average of all CT images to identify a skull bone compartment. For meninges, MNI-152 aligned 18F-MK-6240 SUVR images were averaged and thresholded to identify voxels that potentially were meninges. This template was then transformed back into participant space and masked using the skull bone image and a brain mask to isolate those voxels that were neither bone nor brain but fell in-between, producing a subject-specific meningeal mask (Figure 1). Group average SUV images were created between amyloid negative and positive individuals. RESULT: Average age of participants was 66 (21-88) years. 25 were biologically female and 15 were amyloid positive. Group average SUV images show extra-cerebral off-target signal was more pronounced in 18F-MK-6240 for both amyloid negative and positive individuals compared to 18F-AV-1451 (Figure 2). The extra-cerebral 18F-MK-6240 signal appeared across the entire cortical surface and posterior cerebellum, potentially impacting a cerebellar reference for tau PET SUVR quantification. CONCLUSION: While off-target extra-cerebral signal appears in both tau PET tracers, it was more pronounced and wide-spread in 18F-MK-6240. Subject-specific skull and meningeal masks can parse this signal to aid in cause determination. Additional work is needed to explore factors contributing to this signal, such as demographic, health, and genetic.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,303 · 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
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