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Enregistrement W7117296252 · doi:10.1002/alz70856_103086

Brain cell densities are associated with hypometabolism and Aβ burden in Alzheimer's disease

2025· article· en· W7117296252 sur OpenAlexaff
Gabriel Bueno Martins, Christian Limberger, Gabriel Lermen Hoffmeister, Mariana Radaelli Schmaedek, Ramon Bertoldi de Souza, Roberta dos Santos de Oliveira, Marco Antônio De Bastiani, Eduardo R. Zimmer

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAstrocyteDiseaseNeurogliaCellCentral nervous systemAmyloid (mycology)Human brainBrain Cell

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Neurons and glial cells, such as astrocytes, microglia, and oligodendrocytes, compose and orchestrate the synaptic process. The pathogenesis of Alzheimer's Disease (AD), which includes amyloid-beta (Aβ) accumulation, can disrupt these cell functions leading to brain glucose hypometabolism, which is generally interpreted as a signal of neurodegeneration. Therefore, it is crucial to understand the potential relationship between neuronal and glial cell densities with AD progression. Here, we investigated how brain cellular densities associate with FDG- and Aβ-PET imaging across regions implicated in AD. METHOD: We obtained FDG- and Aβ-PET images from 619 cognitively unimpaired (CU) and impaired (CI) individuals from ADNI. Brain cellular abundance maps were sourced from the Neuropm-Lab's GitHub repository. Pearson correlations were conducted between cellular densities and the mean FDG or Aβ SUVr across AD vulnerable and non-vulnerable brain regions (p <0.05). RESULT: Neuronal density positively correlates with FDG-PET in non-vulnerable regions, despite amyloid or cognitive status. However, the delta FDG SUVr (difference between CI and CU) was negatively associated with neuronal density in both non-vulnerable and vulnerable regions for FDG in A+ individuals. Alternatively, a positive correlation was observed between astrocyte density and delta FDG-PET SUVr in vulnerable regions. Oligodendrocytes showed a positive correlation in FDG-vulnerable regions regardless of amyloid or cognitive status (Figure 1A). For Aβ-PET, astrocyte density presented a negative correlation in CU A- individuals in non-vulnerable regions, while neuronal density presented negative correlations despite amyloid or cognitive status. However, in vulnerable regions astrocytes exhibited positive correlations in all groups including the delta Aβ-PET SUVr group (Figure 1B). CONCLUSION: Our findings reveal that higher astrocyte densities are linked to reduced differences in delta FDG SUVr in AD-vulnerable regions, whereas neuronal densities show an inverse correlation. Conversely, oligodendrocytes display positive correlations with FDG-PET. This suggests a compensatory glial metabolism aimed at preserving neuronal homeostasis, supported by the higher proportion of these cells compared to neurons across all brain regions (Figure 1C and D). Additionally, analysis of Aβ-PET data reveals that regions with a higher astrocyte density are linked to a lower amyloid burden in vulnerable areas, further emphasizing the role of glia on amyloid pathology.

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)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0030,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,259 · 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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