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Enregistrement W7122854316 · doi:10.1002/alz70856_106145

Evaluation discrepancy between [ <sup>18</sup> F]MK‐6240 and [ <sup>18</sup> F]AV‐1451 tau‐PET using tau‐PET overlap index

2025· article· en· W7122854316 sur OpenAlexaff
Seokbeen Lim, Hoon‐Ki Min, Jessica L. Brunn, David N. Soleimani‐Meigooni, Hwamee Oh, Juan M. Fortea, Belen Pascual, Brian A. Gordon, Pedro Rosa‐Neto, Suzanne L. Baker, Firoza Z Lussier, Guilherme Povala, VJ Lowe

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced MRI Techniques and Applications
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVoxelCutoffPattern recognition (psychology)Intensity (physics)Distribution (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The overlap index (OI), previously introduced by Lee et al. (2022), has proven to be a reliable method for detecting tau accumulation via tau‐PET imaging with flortaucipir ([ 18 F]AV‐1451). This technique identifies voxel‐wise increases in standardized uptake value ratio (SUVr) across serial scans. However, the relationship between tau‐PET measurements obtained with [ 18 F]MK‐6240 and [ 18 F]AV‐1451 using the OI remains unclear. This study aims to investigate the relationship between [ 18 F]MK‐6240 and [ 18 F]AV‐1451 tau‐PET using the tau‐PET OI. Method The study included 27 participants from the HEAD project, all of whom underwent two serial tau‐PET scans (each [ 18 F]MK‐6240 and [ 18 F]AV‐1451) along with 3T T1‐weighted MRI, acquired within an average interval of 18 months. SUVr maps for each tau‐PET tracer were normalized to the cerebellar crus grey matter, and MR images were co‐registered to the MCALT T1 template. Tau‐PET images were spatially resampled to the template space, and OI was computed within a predefined META‐ROI using an intensity threshold of 1.3 and a cutoff of 0.5. Clusters containing fewer than 20 contiguous voxels were excluded from analysis. The META‐ROI SUVr was calculated as the average SUVr across the selected region's SUVr. Additionally, a visual comparison was performed to assess the spatial overlap of OI‐identified voxels between the two tau‐PET tracers. Result OI values within the META‐ROI exhibited a broad distribution between [ 18 F]MK‐6240 and [ 18 F]AV‐1451 tau‐PET, particularly in cognitively unimpaired (CU) and younger individuals (Figure 1A). Unlike the OI distribution, the relationship between META‐ROI SUVr values of both tracers followed an exponential trend (Figure 1B). Visual inspection revealed that OI‐detected voxels in [ 18 F]MK‐6240 tau‐PET were frequently localized to the meninges, an established site of off‐target binding, which was not observed in [ 18 F]AV‐1451 tau‐PET (Figure 2). Conclusion The association between [ 18 F]MK‐6240 and [ 18 F]AV‐1451 tau‐PET, as assessed using the OI, exhibited considerable variability in CU and younger participants. Additionally, the presence of overlapping voxels in the meninges in [ 18 F]MK‐6240 tau‐PET highlights the need to account for and potentially exclude off‐target binding effects in these populations. The influence of meningeal signal and other off‐target binding on the OI in the temporal META‐ROI needs to be further evaluated.

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)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,313 · 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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