論文の概要: A Quantitative Analysis of Multimodal Biomarkers in Alzheimer's Disease

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.17867v1
• Date: Tue, 16 Jun 2026 12:40:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-17 17:15:32.433339
• Title: A Quantitative Analysis of Multimodal Biomarkers in Alzheimer's Disease
• Title（参考訳）: アルツハイマー病におけるマルチモーダルバイオマーカーの定量的解析
• Authors: Antonio Scardace, Daniele Ravì,
• Abstract要約: タウPET, 構造MRI, 認知スコア, APOE4データを組み合わせた多モードADバイオマーカーの定量的解析を行った。 本研究は,アルツハイマー病におけるバイオマーカーの解釈性および選択性を改善するために,クロスモーダルな関係の体系的特徴を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0468771281852187
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite increasing adoption of multimodal approaches in Alzheimer's Disease (AD) research -- aimed at integrating molecular, structural, clinical, and genetic biomarkers to enhance disease characterization -- the relationships among these modalities remain poorly understood. A systematic analysis of their dynamic interaction is essential for improving disease modeling, identifying redundant assessments, and reducing patient burden and acquisition costs. In this paper, we present a quantitative analysis of multimodal AD biomarkers by integrating tau-PET, structural MRI, cognitive scores (MMSE and CDR), and APOE4 data from 789 subjects drawn from the ADNI dataset. In our analyses, we (A) quantify cross-modal mutual information and explained variance to assess redundancy and predictive dependencies; (B) examine associations between tau topologies and structural atrophy across brain regions to select informative ROIs; (C) perform a statistical decomposition of the tau-cognition association into atrophy-related and atrophy-independent components; (D) and identify a dominant neurodegenerative trajectory that aligns with cognitive decline. This study provides a systematic characterization of cross-modal relationships, improving the interpretability and selection of biomarkers in AD. Code is publicly available at: https://github.com/antonioscardace/Multimodal-AD.
• Abstract（参考訳）: アルツハイマー病(AD)研究において、病気の特徴を高めるために分子、構造、臨床、遺伝子バイオマーカーを統合することを目的としたマルチモーダルアプローチの採用が増加しているが、これらのモダリティ間の関係はいまだに理解されていない。 ダイナミックな相互作用の系統的分析は、疾患モデリングの改善、冗長な評価の特定、患者の負担と獲得コストの削減に不可欠である。 本稿では, Tau-PET, 構造MRI, 認知スコア(MMSE, CDR)とADNIデータセットから抽出した789名の被験者のAPOE4データを統合することで, マルチモーダルADバイオマーカーの定量的解析を行った。 本分析では, (A) 相互情報の定量化と, 冗長性と予測的依存度を評価するための差異の解明, (B) 情報的ROIを選択するために, タウトポロジと脳全体の構造的萎縮の関連性を検討する, (C) タウ認知関連および萎縮非依存成分への統計的分解を行う, (D) 認知的低下に対応する支配的な神経変性軌跡を同定する。 本研究は,ADにおけるバイオマーカーの解釈性および選択性を向上させるため,相互関係の体系的特徴を提供する。 コードはhttps://github.com/antonioscardace/Multimodal-ADで公開されている。

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