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Enregistrement W7119519309 · doi:10.1002/alz70856_107350

Investigating the combined effects of smoking and amyloid on brain structure in cognitively unimpaired adults using a machine learning‐based MRI marker

2025· article· en· W7119519309 sur OpenAlexaff
Sindhuja Tirumalai Govindarajan, Elizabeth Mamourian, Dhivya Srinivasan, Guray Erus, Randa Melhem, Haochang Shou, C. Davatzikos

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDementia and Cognitive Impairment Research
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitionMagnetic resonance imagingCognitive declineAssociation (psychology)DiseaseNeurodegenerationNeuroimagingEffects of sleep deprivation on cognitive performanceLinear regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Smoking is a well‐established risk factor for cardiovascular disease, and its association with neurodegeneration and cognitive decline is an area of ongoing research. Critically, the interplay between smoking, Alzheimer's disease (AD) pathology, and cognitive impairment remains incompletely understood. This study investigated the relationship between smoking, AD pathology as indexed by amyloid‐beta (Aβ) deposition, and cognitive performance using SPARE‐SM, a novel machine learning‐based marker that quantifies smoking‐related spatial patterns of abnormalities on individual structural magnetic resonance images (sMRI). Methods SPARE‐Smoking, derived from N = 37,098 cognitively unimpaired individuals from diverse cohorts, was evaluated in N = 222 individuals who had amyloid (Aβ) status available within +/‐ 1 year of the MRI scan in a subset of the training cohort. Amyloid deposition was determined using study‐specific cut‐offs for CSF and PET SUVR measures, categorizing participants as Aβ‐/Aβ+. Multivariable regression models were used to assess interactions between Aβ status, smoking history, and age on SPARE‐SM scores. Multivariable linear regression models, adjusted for age, sex, and years of education, examined associations between SPARE‐SM and cognitive performance. Results While the proportion of smokers was similar between Aβ+ and Aβ‐ participants (Table 1), SPARE‐SM showed a nuanced relationship with both Aβ and smoking status (Figure 1A). Specifically, SPARE‐SM was higher than SM+Aβ‐ individuals in SM+ Aβ+ individuals ( p <0.05) but lower in SM‐ Aβ+ individuals ( p <0.05). Importantly, higher SPARE‐SM was associated with worse cognitive performance, whereas simply classifying individuals as smokers or non‐smokers showed no associations with cognitive outcomes (Figure 1B). Conclusion These findings suggest a complex relationship between smoking, amyloid pathology, and cognition. The observation that SPARE‐SM differed by Aβ in smoking individuals highlights their potential synergistic effects on neurodegeneration. SPARE‐SM demonstrated associations with cognitive decline, even when clinical smoking status did not, emphasizing its potential for early risk identification. Further research is needed to disentangle the mechanisms linking smoking, brain changes, amyloid, and dementia.

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)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,274 · 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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