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Enregistrement W7117251636 · doi:10.1002/alz70856_100574

Heterogeneity and progression of amyloid and vascular injury in Alzheimer's and Mixed dementia cohorts

2025· article· en· W7117251636 sur OpenAlexaff
Julie Ottoy, Andrew Clappison, Eric Yin, Min Su Kang, Erin Gibson, Katrina Carver, Joel Ramirez, Miracle Ozzoude, Katherine Zukotynski, Stephanie Berberian, Ginelle Feliciano, Christopher J.M. Scott, Walter Swardfager, Fuqiang Gao, Lauren Abby Woods, Eric E. Smith, Nesrine Rahmouni, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Robert Laforce, Frank S. Prato, Phillip H. Kuo, Jean‐Paul Soucy, Jean‐Claude Tardif, Pedro Rosa‐Neto, Sandra E. Black, Maged Goubran

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensMontreal Heart InstituteUniversité LavalHotchkiss Brain InstituteMcGill UniversityUniversity of CalgaryMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of TorontoWestern UniversitySunnybrook Health Science CentrePositive Living Society of British ColumbiaOntario Brain Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyloid (mycology)Vascular dementiaDementiaβ amyloidAmyloid βVascular disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Alzheimer's disease (AD) is a heterogeneous disorder that is often comorbid with cerebral small vessel disease (SVD). Previous studies used highly characterized AD cohorts to identify imaging-derived subtypes to explain patient heterogeneity. Here, we studied two distinct dementia cohorts (one with a low SVD burden and one heterogeneous cohort with a Fazekas score >2) to define imaging-derived subtypes. We then determined, within each subtype, if amyloid or free-water could predict vascular lesions at baseline and over time. METHOD: We studied 262 individuals across two cohorts. The longitudinal TRIAD ("low-SVD") cohort included cognitively normal, MCI, and AD dementia (baseline, year2, year3: N = 202, 100, 70). The MITNEC-C6 ("high-SVD") cohort included real-world patients with mixed dementia and moderate-to-severe periventricular white matter hyperintensity (WMH) burden (N = 60). We quantified WMH and enlarged perivascular space (PVS) volumes based on FLAIR-MRI and T1w-MRI, respectively, in the white matter using our novel deep learning segmentation tool segCSVD (Gibson et al. 2024 HBM). Disease subtypes were identified through the Subtype and Stage Inference (SuStaIn) algorithm (Figure 1A) using the following markers: 18F-AZD4694 or 18F-AV45 amyloid-SUVR in the AD-signature regions, total WMH, total PVS, basal ganglia PVS, and DTI-derived free-water, fractional anisotropy and mean diffusivity in the normal-appearing white matter. RESULT: Both cohorts showed a 'vascular-first' subtype (green) and a 'mixed' subtype (purple) (Figure 1B-C). The low-SVD cohort additionally showed an 'amyloid-first' subtype (red). In both cohorts, greater amyloid was significantly associated with greater WMH volume in the 'mixed' subtypes (Figure 2A). Both cohorts also showed a positive association of free-water with WMH and PVS volume in each of the subtypes (Figure 2B). Finally, greater baseline amyloid predicted faster WMH growth in the 'vascular-first' subtype (Figure 3A). Whereas, in the 'mixed' subtype, greater baseline free-water but not amyloid predicted faster WMH growth (Figure 3B). Neither amyloid nor free-water predicted WMH growth in the 'amyloid-first' subtype nor did they predict PVS growth. CONCLUSION: In the mixed subtype, which is likely the most common subtype in memory clinics and community-based samples, amyloid was associated with WMH volume at baseline, but greater free-water levels predicted WMH growth over time.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · 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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