Using computational modeling to assess decision‐making processes in a prodromal rat model of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Toward establishing behavioral biomarkers of dementia, clinical studies have shown promising results for differentiating patient groups by mathematically modeling their decision-making processes during task performance (O'Callaghan et al., 2021; Ratcliff et al., 2022). The aim of our preclinical study was to include decision-based modeling into the behavioral analysis of a prodromal rat model of Alzheimer's disease (AD); an approach that we predicted would reveal genotype- and sex-specific behavioral effects that were not evident in the standard assessments of task performance. METHOD: Male/female wildtype and transgenic Fischer 344 rats (TgAPP, which over-express pathogenic human amyloid precursor protein, but do not spontaneously develop β-amyloid plaques) performed a two-alternative forced-choice task to visually discriminate a steady versus flashing light cue. In addition to measuring performance accuracy, the rats' reaction times were fit using an ExGauss function to assess the variability of the distribution; an important metric because increased reaction time variability is linked to age-related cognitive decline in humans. Consistent with past studies on dementia patients, the rats' decision-making processes were analyzed using a drift diffusion model (DDM), which computed their rate of evidence accumulation (drift), their threshold to make decisions (bounds), as well as their initial sensory processing and final motor execution (non-decision time). RESULT: Both male and female TgAPP rats performed the visual discrimination task at a modestly lower percent accuracy compared to wildtypes; however, only the female TgAPP rats showed slower reaction times, including increased variability in their timing to make decisions. Extending these genotype- and sex-specific results, the DDM analysis revealed (1) slower evidence accumulation in both TgAPP sexes; (2) increased decision-making thresholds in females compared to males, suggestive of increased response caution, and; (3) increased non-decision times only in the TgAPP female rats. CONCLUSION: We show that DDM is a useful tool for revealing changes in cognitive function in a prodromal animal model of AD that were otherwise not evident using standard task metrics. Ultimately, by combining this computational approach with other biomarkers (e.g. molecular; neurophysiological), we can enhance our understanding of the earliest stages of disease progression and improve the translational potential of preclinical research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».