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Enregistrement W7116915278 · doi:10.1002/alz70862_110868

Tracking structural changes in preclinical and prodromal Alzheimer’s disease: insights from amyloid‐beta pathology

2025· article· en· W7116915278 sur OpenAlexaff
Ting Qiu, Zhen‐Qi Liu, Jonathan Gallego Rudolf, Manon Edde, Alex Valcourt Caron, Yuanchao Zhang, Jean‐Paul Soucy, R. Nathan Spreng, Alexa Pichet Binette, Maxime Descôteaux, Sylvia Villeneuve

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensAlzheimer Society of CanadaUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalMontreal Neurological Institute and HospitalUniversité de SherbrookeMcGill University Health CentreMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrogliaNeuroimagingDiseaseTracking (education)Stage (stratigraphy)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Amyloid‐beta (Aβ) and tau pathology in Alzheimer’s disease (AD) is commonly associated with disruptions in grey matter integrity, including reduced cortical thickness (CT) and increased cortical mean diffusivity (MD). However, some cross‐sectional studies have also reported an increase in CT during the preclinical stage of the disease. Using over 10 years of longitudinal neuroimaging data from the PREVENT‐AD cohort, we examined the association between AD pathology (Aβ and tau) and brain structure, measured by CT, free‐water corrected MD (MD T ), and hippocampal volume. We also estimated the longitudinal trajectories of structural changes along the Aβ positivity timeline across the preclinical and prodromal stages of AD. Method We performed partial least square analyses (PLS) separately for Aβ negative (Aβ−) and Aβ positive (Aβ+) groups to identify key brain regions that contributed to pathological‐structural associations. We then assessed the cross‐sectional and longitudinal associations between AD pathology and structural measures within the PLS‐identified regions across all participants. Using the sampled iterative local approximation algorithm, we estimated the time from Aβ+ onset and calculated years from Aβ+ for each MRI scan. These estimates allowed us to track the structural changes relative to Aβ positivity (Figure 1). Result We found that higher Aβ deposition was associated with decreased MD T and increased CT in the Aβ− group, whereas the Aβ+ group showed opposite associations. Across all participants, associations for MD T followed a U‐shaped pattern, while CT exhibited an inverse U‐shaped relationship with Aβ pathology (Figure 2). These associations were observed in several key AD‐related regions, including the entorhinal cortex, fusiform gyrus, and inferior parietal lobule, and middle temporal regions. Longitudinal analyses revealed similar trajectory patterns along the Aβ+ timeline, with these changes emerging several years before Aβ positivity onset (Figure 3). Conclusion Our study suggests that brain structural changes in response to Aβ pathology start decades before symptoms and may follow highly nonlinear trajectories. The initial increases in CT and decreases in MD T might be related to the space taken by Aβ and/or several other biological processes occurring during the preclinical stage of the disease, such as neuroinflammation, astrocytic and microglia activation, or brain swelling.

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)0,003
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,310 · 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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