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Enregistrement W7118259604 · doi:10.1002/alz70856_104872

Individual functional connectivity constraints on spatial progression of tau pathology in Alzheimer's disease

2025· article· en· W7118259604 sur OpenAlexaff
Harry H. Behjat, Jacob W. Vogel, Olof Strandberg, Nicola Spotorno, Jonathan Rittmo, Lyduine E. Collij, Alexa Pichet Binette, Yu Xiao, Danielle van Westen, Erik Stomrud, Sebastian Palmqvist, Niklas Mattsson‐Carlgren, Dimitri Van De Ville, Ruben Smith, Oskar H. Hansson, Rik Ossenkoppele

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTau pathologyDementiaDiseaseFunctional connectivityNeuroimagingAlzheimer's diseaseCognitionCognitive impairment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Tau PET patterns show notable spatial heterogeneity across subjects in Alzheimer's disease (AD). In vitro findings suggest that tau may spread ‘prion‐like’ across neuronal connections in an activity‐dependent manner, a hypothesis strengthened by group‐level studies showing association between resting‐state functional connectivity (FC) networks and tau deposition patterns. This hypothesis would be better supported by evidence at the individual level, an investigation that is the focus of this study. Method Structural MRI, resting‐state fMRI, tau‐PET, and amyloid‐β (Aβ)‐PET data from 733 participants aged 50+ from the BioFINDER‐2 study were used: 402 cognitively unimpaired (CU, CSF Aβ+=89), 157 with mild cognitive impairment (MCI), and 174 with AD dementia, with 523 follow‐up tau‐PET scans (323 CU, 109 MCI, 91 AD); individuals with MCI or AD dementia were all CSF Aβ+. fMRI data were pre‐processed, and surface parcellated in subject‐space. To reduce instability in subject‐level estimations while retaining individual information, template FC (CU Aβ‐ group‐average) and each participant's individual FC were used to build an individualised ‘hybrid’ FC; template and subject‐specific regional FC profiles were integrated by statistically estimating the contribution of each in explaining the participant's tau‐PET. FC‐based results were compared against using canonical PET patterns estimated from the distribution of regional PET values across the cohort. Result Hybrid (i.e. individualized) FC explained tau‐PET patterns better than template FC across the continuum (Fig‐1A), which exceeded chance based on null modeling (Fig‐1B). Baseline hybrid FC also explained follow‐up tau‐PET patterns better than template FC (Fig‐1C). For individuals with MCI or AD dementia, hybrid FC alone explained tau better than enforcing canonical tau patterns on everyone (Fig‐2), whereas canonical patterns better explained the data of individuals at early stages of the disease. However, in contrast to tau‐PET patterns, individual Aβ‐PET patterns–for which prion‐like spread hypothesis was not assumed—were not better explained by hybrid FC than by Aβ‐PET canonical patterns (Fig‐3). Conclusion Our results provide compelling implicit evidence in support for the hypothesis of tau spread via communicating neurons at the individual‐level. These findings strengthen the potential of using brain network‐based models for sample stratification in AD clinical trials and prognosis in clinical practice.

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)0,004
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,254 · 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
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