Multimodal and multiscale brain networks : understanding aging, Alzheimer’s disease, and other neurodegenerative disorders

The human brain can be modeled as a complex network, often referred to as the connectome, where structural and functional connections govern its organization. Several neuroimaging studies have focused on understanding the architecture of healthy brain networks and have shed light on how these networks evolve with age and in the presence of neurodegenerative disorders. Many studies have explored the brain networks in Alzheimer’s disease (AD), the most common type of dementia, using various neuroimaging modalities independently. However, most of these studies ignored the complex and multifactorial nature of AD. The aim of this thesis was to investigate and analyze the brain’s multimodal and multiscale network organization in aging and in AD by using different multilayer brain network analyses and different types of data. Additionally, this research extended its scope to incorporate other dementias, such as Lewy body dementias, allowing for a comparison of these disorders with AD and normal aging. These comparisons were made possible through the application of protein co-expression networks. In Study I, we investigated sex differences in healthy individuals using multimodal brain networks. To do this we used resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) and diffusion-weighted imaging (DWI) data from the Human Connectome Project (HCP) to perform multilayer and deep learning analyses. These analyses identified differences between men's and women's underlying brain network organization, showing that the deep-learning analysis with multilayer network metrics (area under the curve, AUC, of 0.81) outperforms the classification using single-layer network measures (AUC of 0.72 for functional networks and 0.70 for anatomical networks). Furthermore, we integrated the multilayer brain networks methodology and neural network models into a software package that is easy to use by researchers with different backgrounds and is also easily expandable for researchers with different levels of programming experience. Then, we used the multilayer brain networks methodology to study the interaction between sex and age on the functional network topology using a large group of people from the UK Biobank (Study II). By incorporating multilayer brain network analyses, we analyzed both positive and negative connections derived from functional correlations, and we obtained important insights into how cognitive abilities, physical health, and even genetic factors differ between men and women as they age. Age and sex were strongly associated with multiplex and multilayer measures such as the multiplex participation coefficient, multilayer clustering, and multilayer global efficiency, accounting for up to 89.1%, 79.9%, and 79.5% of the variance related to age, respectively. These results indicate that incorporating separate layers for positive and negative connections within a complex network framework reveals sensitive insights into age- and sex-related variations that are not detected by traditional metrics. Furthermore, our functional metrics exhibited associations with genes that have previously been linked to processes related to aging. In Study III, we assessed whether multilayer connectome analyses could offer new perspectives on the relationship between amyloid pathology and gray matter atrophy across the AD continuum. Subjects from the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) were divided into four groups based on cerebrospinal fluid (CSF) amyloid-β (Aβ) biomarker levels and clinical diagnosis. We compared the different groups using weighted and binary multilayer measures that assess the strength of the connections, the modularity, as well as the multiplex segregation and integration of the brain connectomes. Across Aβ-positive (Aβ+) groups, we found widespread increases in the overlapping connectivity strength and decreases in the number of identical connections in both layers. Moreover, the brain modules were reorganized in the mild cognitive impairment (MCI) Aβ+ group and an imbalance in the quantity of couplings between the two layers was found in patients with MCI Aβ+ and AD Aβ+. Using a subsample from the same database, ADNI, we analyzed rs-fMRI data from individuals at preclinical and clinical stages of AD (Study IV). By dividing the time series into different time windows, we built temporal multilayer networks and studied the modular organization across time. We were able to capture the dynamic changes across different AD stages using this temporal multilayer network approach, obtaining outstanding areas under the curve of 0.90, 0.92 and 0.99 in the distinction of controls from preclinical, prodromal, and clinical AD stages, respectively, on top and beyond common risk factors. Our results not only improved the discrimination between various disease stages but, importantly, they also showed that dynamic multilayer functional measures are associated with memory and global cognition in addition to amyloid and tau load derived from positron emission tomography. These results highlight the potential of dynamic multilayer functional connectivity measures as functional biomarkers of AD progression. In Study V, we used in-depth quantitative proteomics to compare post-mortem brains from three key brain regions (prefrontal cortex, cingulate cortex, and the parietal cortex) directly related to the disease mechanisms of AD, Parkinson’s disease with dementia (PDD), dementia with Lewy bodies (DLB) in prospectively followed patients and older adults without dementia. We used covariance weighted networks to find modules of protein sets to further understand altered pathways in these dementias and their implications for prognostic and diagnostic purposes. In conclusion, this thesis explored the complex world of brain networks and offered insightful information about how age, sex, and AD influence these networks. We have improved our understanding of how the brain is organized in different imaging modalities and different time scales, as well as developing software tools to make this methodology available to more researchers. Additionally, we assessed the connections among various proteins in different areas of the brain in relation to health, Alzheimer's disease, and Lewy body dementias. This work contributes to the collective effort of unraveling the mysteries of the human brain organization and offers a foundation for future research to understand brain networks in health and disease

Sex differences in multilayer functional network topology over the course of aging in 37543 UK Biobank participants

AbstractAging is a major risk factor for cardiovascular and neurodegenerative disorders, with considerable societal and economic implications. Healthy aging is accompanied by changes in functional connectivity between and within resting-state functional networks, which have been associated with cognitive decline. However, there is no consensus on the impact of sex on these age-related functional trajectories. Here, we show that multilayer measures provide crucial information on the interaction between sex and age on network topology, allowing for better assessment of cognitive, structural, and cardiovascular risk factors that have been shown to differ between men and women, as well as providing additional insights into the genetic influences on changes in functional connectivity that occur during aging. In a large cross-sectional sample of 37,543 individuals from the UK Biobank cohort, we demonstrate that such multilayer measures that capture the relationship between positive and negative connections are more sensitive to sex-related changes in the whole-brain connectivity patterns and their topological architecture throughout aging, when compared to standard connectivity and topological measures. Our findings indicate that multilayer measures contain previously unknown information on the relationship between sex and age, which opens up new avenues for research into functional brain connectivity in aging

Role of personal aptitudes as determinants of incident morbidity, lifestyles, quality of life, use of the health services and mortality (DESVELA cohort): qualitative study protocol for a prospective cohort study in a hybrid analysis

IntroductionMaintaining or acquiring healthier health-oriented behaviours and promoting physical and mental health amongst the Spanish population is a significant challenge for Primary Health Care. Although the role of personal aptitudes (characteristics of each individual) in influencing health behaviours is not yet clear, these factors, in conjunction with social determinants such as gender and social class, can create axes of social inequity that affect individuals’ opportunities to engage in health-oriented behaviours. Additionally, lack of access to health-related resources and opportunities can further exacerbate the issue for individuals with healthy personal aptitudes. Therefore, it is crucial to investigate the relationship between personal aptitudes and health behaviours, as well as their impact on health equity.ObjectivesThis paper outlines the development, design and rationale of a descriptive qualitative study that explores in a novel way the views and experiences on the relationship between personal aptitudes (activation, health literacy and personality traits) and their perception of health, health-oriented behaviours, quality of life and current health status.Method and analysisThis qualitative research is carried out from a phenomenological perspective. Participants will be between 35 and 74 years of age, will be recruited in Primary Health Care Centres throughout Spain from a more extensive study called DESVELA Cohort. Theoretical sampling will be carried out. Data will be collected through video and audio recording of 16 focus groups in total, which are planned to be held in 8 different Autonomous Communities, and finally transcribed for a triangulated thematic analysis supported by the Atlas-ti program.DiscussionWe consider it essential to understand the interaction between health-related behaviours as predictors of lifestyles in the population, so this study will delve into a subset of issues related to personality traits, activation and health literacy.Clinical trial registration: ClinicalTrials.gov, identifier NCT04386135

Estudi de la correlació entre el deteriorament cognitiu lleu (MCI) i la malaltia d' Alzheimer (AD) detectat en imatges cerebrals amb aprenentatge automàtic

Accurate diagnosis in the early stages is an important challenge for the prevention and effective treatment of Alzheimer's Disease (AD). This work proposes a method of analysis of the correlation of Mild Cognitive Impairment (MCI) subtypes and its progression to AD using neuroimages such as structural magnetic resonance imaging (MRI) scans. Basic data pre-processing such as the extraction of brain-tissue related parts of the image, image registration and standardization to the mean and deviation is applied. A convolutional autoencoder (CAE) is used to reduce data dimensionality and learn generic features capturing AD biomarkers, followed by various clustering techniques in order to detect different patterns on MCI data. In addition, six MCI patient clusters are generated based on AD progression information provided by ADNI. The method is evaluated on a total of 1069 structural MRI scans (522 MCI scans, 243 AD scans and, 304 CN scans) on the baseline from ADNI database. No clearly separable clusters are found after using CAE model trained on MCI data. Therefore, it is difficult to confirm a strong correlation between different subtypes of MCI patients and its progression to AD. Nevertheless, a significant correlation within the baseline images of the respective six groups identified based on AD progression is reported. It is hypothesized lack of domain-specific MRI processing, planned in this work, could be a deciding factor about the negative findings in this research.El diagnòstic precoç i acurat és un repte important per a la prevenció i el tractament efectiu de la malaltia d'Alzheimer (AD). Aquest treball proposa un mètode d?anàlisi de la correlació dels subtipus de deteriorament cognitiu lleu (MCI) i la seva progressió a AD mitjançant neuroimatges com són les imatges per ressonància magnètica (MRI). S?aplica un pre-processat de dades bàsic com ara l?extracció de parts de la imatge relacionades amb el teixit cerebral, la normalització espacial de les imatges i la normalització respecte a la mitjana i la desviació. S'utilitza un codificador automàtic convolucional (CAE) per reduir la dimensionalitat de les dades i aprendre les característiques genèriques que capturen biomarcadors d'AD. Seguidament, s'apliquen diverses tècniques de \textit{clustering} per tal de detectar diferents patrons de dades de pacients MCI. A més a més, es generen sis grups (o \textit{clusters}) de pacients MCI basant-se en la informació de progressió AD proporcionada per ADNI. El mètode és evaluat en un total de 1069 imatges de ressonància magnètica estructural (522 exploracions MCI, 243 exploracions AD i 304 exploracions CN) de la base de dades ADNI les quals corresponen a imatges del primer diagnòstic dels respectius pacients. No es troben \textit{clusters} clarament separables després d?utilitzar el model CAE entrenat amb les dades de pacients MCI. Per tant, és difícil confirmar una forta correlació entre els diferents subtipus de pacients MCI i la seva progressió a AD. No obstant això, es reporta una correlació significant entre les imatges del primer diagnòstic dels sis grups respectius basats en la progressió cap a l'AD. Es planteja la hipòtesi que la manca de processament de domini específic de MRI, ja previst en aquest treball, podria ser un factor decisiu sobre els resultats negatius d?aquesta investigació

Korrelationen mellan lindrig kognitiv störning och Alzheimers sjukdom : En maskininlärningsbaserad studie av hjärnbilder

Accurate diagnosis in the early stages is an important challenge for the prevention and effective treatment of Alzheimer’s Disease (AD). This work proposes a method of analysis of the correlation of Mild Cognitive Impairment (MCI) subtypes and its progression to AD using neuroimages such as structural magnetic resonance imaging (MRI) scans. Basic data pre-processing such as the extraction of brain-tissue related parts of the image, image registration and standardization to the mean and deviation is applied. A convolutional autoencoder (CAE) is used to reduce data dimensionality and learn generic features capturing AD biomarkers, followed by various clustering techniques in order to detect different patterns on MCI data. In addition, six MCI patient clusters are generated based on AD progression information provided by ADNI. The method is evaluated on a total of 1069 structural MRI scans (522 MCI scans, 243 AD scans and, 304 CN scans) on the baseline from ADNI database. No clearly separable clusters are found after using CAE model trained on MCI data. Therefore, it is difficult to confirm a strong correlation between different subtypes of MCI patients and its progression to AD. Nevertheless, a significant correlation within the baseline images of the respective six groups identified based on AD progression is reported. It is hypothesized that lack of domain-specific MRI processing, planned in this work, could be a deciding factor about the findings in this research.Noggrann diagnos i de tidiga stadierna är en viktig utmaning för förebyggande och effektiv behandling av Alzheimers sjukdom (AD). Detta arbete föreslår en analysmetod av korrelationen mellan subtyper av lindrig kognitiv störning (MCI) och dess progression till AD genom användandet av bildgivande tekniker så som strukturell magnetisk resonanstomografi (MRI). Grundläggande förbehandling som extraktion av hjärnvävnadsrelaterade delar av bilden, bildregistrering och standardisering till medelvärdet och standardavvikelse tillämpas. En faltnings-autoenkoder (CAE) används för att minska datadimensionaliteten och lära sig generiska funktioner som tar bort AD-biomarkörer, följt av olika klusteringstekniker för att upptäcka olika mönster på MCI-data. Dessutom genereras sex MCI-patientkluster baserade på AD-progressions-information tillhandahållen av ADNI. Metoden utvärderades på totalt 1069 strukturella MR-skanningar (522 MCI, 243 AD och 304 CN) på baslinjen från ADNI-databasen. Inga tydligt separerbara kluster finns efter användning av CAE-modell tränad på MCI-data. Det är därför svårt att bekräfta en stark korrelation mellan olika subtyper av MCI-patienter och dess progression till AD. Trots detta rapporteras en signifikant korrelation inom baslinjebilderna för respektive sex grupper som identifierats baserat på AD-progression. Det är hypotesen att bristen på domänspecifik MR-behandling, som planerats i detta arbete, skulle kunna vara avgörande för resultaten i denna forskning.El diagnòstic precoç i acurat és un repte important per a la prevenció i el tractament efectiu de la malaltia d’Alzheimer (AD). Aquest treball proposa un mètode d’anàlisi de la correlació dels subtipus de deteriorament cognitiu lleu (MCI) i la seva progressió a AD mitjançant neuroimatges com són les imatges per ressonància magnètica (MRI). S’aplica un pre-processat de dades bàsic com ara l’extracció de parts de la imatge relacionades amb el teixit cerebral, la normalització espacial de les imatges i la normalització respecte a la mitjana i la desviació. S’utilitza un auto-codificador convolucional (CAE) per reduir la dimensionalitat de les dades i aprendre les característiques genèriques que capturen biomarcadors d’AD. Seguidament, s’apliquen diverses tècniques de clustering per tal de detectar diferents patrons de dades de pacients MCI. A més a més, es generen sis grups (o clusters) de pacients MCI basant-se en la informació de progressió AD proporcionada per ADNI. El mètode és evaluat en un total de 1069 imatges de ressonància magnètica estructural (522 exploracions MCI, 243 exploracions AD i 304 exploracions CN) de la base de dades ADNI les quals corresponen a imatges del primer diagnòstic dels respectius pacients. No es troben clusters clarament separables després d’utilitzar el model CAE entrenat amb les dades de pacients MCI. Per tant, és difícil confirmar una forta correlació entre els diferents subtipus de pacients MCI i la seva progressió a AD. No obstant això, es reporta una correlació significant entre les imatges del primer diagnòstic dels sis grups respectius basats en la progressió cap a l’AD. Es planteja la hipòtesi que la manca de processament de domini específic de MRI, ja previst en aquest treball, podria ser un factor decisiu sobre els resultats negatius d’aquesta investigació

Estudi de la correlació entre el deteriorament cognitiu lleu (MCI) i la malaltia d' Alzheimer (AD) detectat en imatges cerebrals amb aprenentatge automàtic

Accurate diagnosis in the early stages is an important challenge for the prevention and effective treatment of Alzheimer's Disease (AD). This work proposes a method of analysis of the correlation of Mild Cognitive Impairment (MCI) subtypes and its progression to AD using neuroimages such as structural magnetic resonance imaging (MRI) scans. Basic data pre-processing such as the extraction of brain-tissue related parts of the image, image registration and standardization to the mean and deviation is applied. A convolutional autoencoder (CAE) is used to reduce data dimensionality and learn generic features capturing AD biomarkers, followed by various clustering techniques in order to detect different patterns on MCI data. In addition, six MCI patient clusters are generated based on AD progression information provided by ADNI. The method is evaluated on a total of 1069 structural MRI scans (522 MCI scans, 243 AD scans and, 304 CN scans) on the baseline from ADNI database. No clearly separable clusters are found after using CAE model trained on MCI data. Therefore, it is difficult to confirm a strong correlation between different subtypes of MCI patients and its progression to AD. Nevertheless, a significant correlation within the baseline images of the respective six groups identified based on AD progression is reported. It is hypothesized lack of domain-specific MRI processing, planned in this work, could be a deciding factor about the negative findings in this research.El diagnòstic precoç i acurat és un repte important per a la prevenció i el tractament efectiu de la malaltia d'Alzheimer (AD). Aquest treball proposa un mètode d?anàlisi de la correlació dels subtipus de deteriorament cognitiu lleu (MCI) i la seva progressió a AD mitjançant neuroimatges com són les imatges per ressonància magnètica (MRI). S?aplica un pre-processat de dades bàsic com ara l?extracció de parts de la imatge relacionades amb el teixit cerebral, la normalització espacial de les imatges i la normalització respecte a la mitjana i la desviació. S'utilitza un codificador automàtic convolucional (CAE) per reduir la dimensionalitat de les dades i aprendre les característiques genèriques que capturen biomarcadors d'AD. Seguidament, s'apliquen diverses tècniques de \textit{clustering} per tal de detectar diferents patrons de dades de pacients MCI. A més a més, es generen sis grups (o \textit{clusters}) de pacients MCI basant-se en la informació de progressió AD proporcionada per ADNI. El mètode és evaluat en un total de 1069 imatges de ressonància magnètica estructural (522 exploracions MCI, 243 exploracions AD i 304 exploracions CN) de la base de dades ADNI les quals corresponen a imatges del primer diagnòstic dels respectius pacients. No es troben \textit{clusters} clarament separables després d?utilitzar el model CAE entrenat amb les dades de pacients MCI. Per tant, és difícil confirmar una forta correlació entre els diferents subtipus de pacients MCI i la seva progressió a AD. No obstant això, es reporta una correlació significant entre les imatges del primer diagnòstic dels sis grups respectius basats en la progressió cap a l'AD. Es planteja la hipòtesi que la manca de processament de domini específic de MRI, ja previst en aquest treball, podria ser un factor decisiu sobre els resultats negatius d?aquesta investigació

Korrelationen mellan lindrig kognitiv störning och Alzheimers sjukdom : En maskininlärningsbaserad studie av hjärnbilder

Accurate diagnosis in the early stages is an important challenge for the prevention and effective treatment of Alzheimer’s Disease (AD). This work proposes a method of analysis of the correlation of Mild Cognitive Impairment (MCI) subtypes and its progression to AD using neuroimages such as structural magnetic resonance imaging (MRI) scans. Basic data pre-processing such as the extraction of brain-tissue related parts of the image, image registration and standardization to the mean and deviation is applied. A convolutional autoencoder (CAE) is used to reduce data dimensionality and learn generic features capturing AD biomarkers, followed by various clustering techniques in order to detect different patterns on MCI data. In addition, six MCI patient clusters are generated based on AD progression information provided by ADNI. The method is evaluated on a total of 1069 structural MRI scans (522 MCI scans, 243 AD scans and, 304 CN scans) on the baseline from ADNI database. No clearly separable clusters are found after using CAE model trained on MCI data. Therefore, it is difficult to confirm a strong correlation between different subtypes of MCI patients and its progression to AD. Nevertheless, a significant correlation within the baseline images of the respective six groups identified based on AD progression is reported. It is hypothesized that lack of domain-specific MRI processing, planned in this work, could be a deciding factor about the findings in this research.Noggrann diagnos i de tidiga stadierna är en viktig utmaning för förebyggande och effektiv behandling av Alzheimers sjukdom (AD). Detta arbete föreslår en analysmetod av korrelationen mellan subtyper av lindrig kognitiv störning (MCI) och dess progression till AD genom användandet av bildgivande tekniker så som strukturell magnetisk resonanstomografi (MRI). Grundläggande förbehandling som extraktion av hjärnvävnadsrelaterade delar av bilden, bildregistrering och standardisering till medelvärdet och standardavvikelse tillämpas. En faltnings-autoenkoder (CAE) används för att minska datadimensionaliteten och lära sig generiska funktioner som tar bort AD-biomarkörer, följt av olika klusteringstekniker för att upptäcka olika mönster på MCI-data. Dessutom genereras sex MCI-patientkluster baserade på AD-progressions-information tillhandahållen av ADNI. Metoden utvärderades på totalt 1069 strukturella MR-skanningar (522 MCI, 243 AD och 304 CN) på baslinjen från ADNI-databasen. Inga tydligt separerbara kluster finns efter användning av CAE-modell tränad på MCI-data. Det är därför svårt att bekräfta en stark korrelation mellan olika subtyper av MCI-patienter och dess progression till AD. Trots detta rapporteras en signifikant korrelation inom baslinjebilderna för respektive sex grupper som identifierats baserat på AD-progression. Det är hypotesen att bristen på domänspecifik MR-behandling, som planerats i detta arbete, skulle kunna vara avgörande för resultaten i denna forskning.El diagnòstic precoç i acurat és un repte important per a la prevenció i el tractament efectiu de la malaltia d’Alzheimer (AD). Aquest treball proposa un mètode d’anàlisi de la correlació dels subtipus de deteriorament cognitiu lleu (MCI) i la seva progressió a AD mitjançant neuroimatges com són les imatges per ressonància magnètica (MRI). S’aplica un pre-processat de dades bàsic com ara l’extracció de parts de la imatge relacionades amb el teixit cerebral, la normalització espacial de les imatges i la normalització respecte a la mitjana i la desviació. S’utilitza un auto-codificador convolucional (CAE) per reduir la dimensionalitat de les dades i aprendre les característiques genèriques que capturen biomarcadors d’AD. Seguidament, s’apliquen diverses tècniques de clustering per tal de detectar diferents patrons de dades de pacients MCI. A més a més, es generen sis grups (o clusters) de pacients MCI basant-se en la informació de progressió AD proporcionada per ADNI. El mètode és evaluat en un total de 1069 imatges de ressonància magnètica estructural (522 exploracions MCI, 243 exploracions AD i 304 exploracions CN) de la base de dades ADNI les quals corresponen a imatges del primer diagnòstic dels respectius pacients. No es troben clusters clarament separables després d’utilitzar el model CAE entrenat amb les dades de pacients MCI. Per tant, és difícil confirmar una forta correlació entre els diferents subtipus de pacients MCI i la seva progressió a AD. No obstant això, es reporta una correlació significant entre les imatges del primer diagnòstic dels sis grups respectius basats en la progressió cap a l’AD. Es planteja la hipòtesi que la manca de processament de domini específic de MRI, ja previst en aquest treball, podria ser un factor decisiu sobre els resultats negatius d’aquesta investigació

Estudi de la correlació entre el deteriorament cognitiu lleu (MCI) i la malaltia d' Alzheimer (AD) detectat en imatges cerebrals amb aprenentatge automàtic

Accurate diagnosis in the early stages is an important challenge for the prevention and effective treatment of Alzheimer's Disease (AD). This work proposes a method of analysis of the correlation of Mild Cognitive Impairment (MCI) subtypes and its progression to AD using neuroimages such as structural magnetic resonance imaging (MRI) scans. Basic data pre-processing such as the extraction of brain-tissue related parts of the image, image registration and standardization to the mean and deviation is applied. A convolutional autoencoder (CAE) is used to reduce data dimensionality and learn generic features capturing AD biomarkers, followed by various clustering techniques in order to detect different patterns on MCI data. In addition, six MCI patient clusters are generated based on AD progression information provided by ADNI. The method is evaluated on a total of 1069 structural MRI scans (522 MCI scans, 243 AD scans and, 304 CN scans) on the baseline from ADNI database. No clearly separable clusters are found after using CAE model trained on MCI data. Therefore, it is difficult to confirm a strong correlation between different subtypes of MCI patients and its progression to AD. Nevertheless, a significant correlation within the baseline images of the respective six groups identified based on AD progression is reported. It is hypothesized lack of domain-specific MRI processing, planned in this work, could be a deciding factor about the negative findings in this research.El diagnòstic precoç i acurat és un repte important per a la prevenció i el tractament efectiu de la malaltia d'Alzheimer (AD). Aquest treball proposa un mètode d?anàlisi de la correlació dels subtipus de deteriorament cognitiu lleu (MCI) i la seva progressió a AD mitjançant neuroimatges com són les imatges per ressonància magnètica (MRI). S?aplica un pre-processat de dades bàsic com ara l?extracció de parts de la imatge relacionades amb el teixit cerebral, la normalització espacial de les imatges i la normalització respecte a la mitjana i la desviació. S'utilitza un codificador automàtic convolucional (CAE) per reduir la dimensionalitat de les dades i aprendre les característiques genèriques que capturen biomarcadors d'AD. Seguidament, s'apliquen diverses tècniques de \textit{clustering} per tal de detectar diferents patrons de dades de pacients MCI. A més a més, es generen sis grups (o \textit{clusters}) de pacients MCI basant-se en la informació de progressió AD proporcionada per ADNI. El mètode és evaluat en un total de 1069 imatges de ressonància magnètica estructural (522 exploracions MCI, 243 exploracions AD i 304 exploracions CN) de la base de dades ADNI les quals corresponen a imatges del primer diagnòstic dels respectius pacients. No es troben \textit{clusters} clarament separables després d?utilitzar el model CAE entrenat amb les dades de pacients MCI. Per tant, és difícil confirmar una forta correlació entre els diferents subtipus de pacients MCI i la seva progressió a AD. No obstant això, es reporta una correlació significant entre les imatges del primer diagnòstic dels sis grups respectius basats en la progressió cap a l'AD. Es planteja la hipòtesi que la manca de processament de domini específic de MRI, ja previst en aquest treball, podria ser un factor decisiu sobre els resultats negatius d?aquesta investigació