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Enregistrement W7117148262 · doi:10.1002/alz70856_096606

Longitudinal multicenter head‐to‐head harmonization of tau‐PET tracers

2025· article· en· W7117148262 sur OpenAlexaff
Firoza Z Lussier, Guilherme Povala, Guilherme Bauer‐Negrini, Pamela C.L. Ferreira, Bruna Bellaver, Lívia Amaral, Juli Cehula, Joseph C. Masdeu, Thomas K Karikari, Dana Tudorascu, David Soleimani‐Meigooni, Hwamee Oh, Juan M. Fortea, Val J. Lowe, Belén Pascual, Brian A. Gordon, Pedro Rosa‐Neto, Suzanne L. Baker, Tharick A. Pascoal

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortHarmonizationHead (geology)Cohort studyLongitudinal data

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Standardizing tau pathology quantification in vivo is challenged by inherent characteristics of tau-PET tracers. The HEAD study aims to generate a leading, longitudinal head-to-head dataset of MK-6240, Flortaucipir, RO948, and PI-2620 tau-PET to harmonize tracers' outcomes and develop tools to generalize findings across studies and trials. Here, we provide an update on the progression of the HEAD study. METHOD: HEAD is a multicentric study comprising nine performance sites. Recruitment aimed for 620 individuals between 18-28 or 50-90 years, classified as Young/CU/MCI/Dementia. The HEAD protocol involves clinical assessment utilizing the NACC Uniform Data Set, blood collection for banking of plasma/serum/buffy coat/whole blood, and MRI acquisition based on ADNI4. All participants undergo amyloid-PET with either PiB/NAV4694/Florbetaben/Flutemetamol. All undergo head-to-head tau-PET with at least two tracers, including MK-6240 (90-110), Flortaucipir (80-100), PI-2620 (45-75), and RO948 (70-90). PET data is reconstructed and processed uniformly similarly to ADNI4. The Laboratory of Neuroimaging (LONI) provides centralized databasing, and the National Centralized Repository for ADRD (NCRAD) provides the blood biorepository for all samples. All study procedures are repeated at 18 months. RESULT: Over 26 months, N = 679 participants were enrolled into HEAD, exceeding our proposed enrollment by 9.5%. Mean age of older adults is 72.1 years, female distribution is 54%, and 24% of individuals are from underrepresented groups (race/ethnicity/rurality). Progression in data collection has led to N = 551 (81%) of enrolled participants having a completed initial timepoint, and 1,489 total acquired head-to-head tau-PET scans (mean acquisition window=34.9 days). Clinical characteristics including group distribution, APOEε4 carriership, plasma biomarker distribution (Aβ42/40 ratio/NfL/GFAP/PTau217), consensus visual rating of amyloid-PET, and Braak stage classification are summarized in Figure 1. Two representative cases (CU/AD) of head-to-head tau-PET with four tau tracers are shown in Figure 2. Longitudinal data collection has been initiated in N = 95 participants. Figure 3. demonstrates two cases (CU/MCI) of 18-month longitudinal head-to-head tau-PET with MK-6240 and Flortaucipir. CONCLUSION: The HEAD study cohort represents a continued effort in the optimization of AD imaging biomarkers. Cross-sectional and longitudinal data collection in HEAD are ongoing, in addition to comprehensive plasma biomarker measurements. Generation of findings from HEAD cohort data will provide novel and crucial guidance on the use of tau-PET tracers.

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)0,052
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
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 enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0520,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,318 · 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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