Detección de desórdenes de lenguaje de pacientes con enfermedad de Alzheimer usando embebimientos de palabras y características gramaticales

Alzheimer's Disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that affects the language production and thinking capabilities of patients. The integrity of the brain is destroyed over time by interruptions in the interactions between neuron cells and associated cells required for normal brain functioning. AD comprises deterioration of the communicative skills, which is reflected in deficient speech that usually contains no coherent information, low density of ideas, and poor grammar. Additionally, patients exhibit difficulties to find appropriate words to structure sentences. Multiple ongoing studies aim to detect the disease considering the deterioration of language production in AD patients. Natural Language Processing techniques are employed to detect patterns that can be used to recognize the language impairments of patients. This paper covers advances in pattern recognition with the use of word-embedding and word-frequency features and a new approach with grammar features. We processed transcripts of 98 AD patients and 98 healthy controls in the Pitt Corpus of the Dementia-Bank database. A total of 1200 word-embedding features, 1408 Term Frequency—Inverse Document Frequency features, and 8 grammar features were extracted from the selected transcripts. Three models are proposed based on the separate extraction of such feature sets, and a fourth model is based on an early fusion strategy of the proposed feature sets. All the models were optimized following a Leave-One-Out cross validation strategy. Accuracies of up to 81.7 % were achieved using the early fusion of the three feature sets. Furthermore, we found that, with a small set of grammar features, accuracy values of up to 72.8 % were obtained. The results show that such features are suitable to effectively classify AD patients and healthy controls.La enfermedad de Alzheimer es un desorden neurodegenerativo-progresivo que afecta la producción de lenguaje y las capacidades de pensamiento de los pacientes. La integridad del cerebro es destruida con el paso del tiempo por interrupciones en las interacciones entre neuronas y células, requeridas para su funcionamiento normal. La enfermedad incluye el deterioro de habilidades comunicativas por un habla deficiente, que usualmente contiene información inservible, baja densidad de ideas y habilidades gramaticales. Adicionalmente, los pacientes presentan dificultades para encontrar palabras apropiadas y así estructurar oraciones. Por lo anterior, hay investigaciones en curso que buscan detectar la enfermedad considerando el deterioro de la producción de lenguaje. Así mismo, se están usando técnicas de procesamiento de lenguaje natural para detectar patrones y reconocer las discapacidades del lenguaje de los pacientes. Por su parte, este artículo se enfoca en el uso de características basadas en embebimiento y frecuencia de palabras, además de hacer una nueva aproximación con características gramaticales para clasificar la enfermedad de Alzheimer. Para ello, se consideraron transcripciones de 98 pacientes con Alzheimer y 98 controles sanos del Pitt Corpus incluido en la base de datos Dementia-Bank. Un total de 1200 características de embebimientos de palabras, 1408 características de frecuencia de término inverso vs. frecuencia en documentos, y 8 características gramaticales fueron calculadas. Tres modelos fueron propuestos, basados en la extracción de dichos conjuntos de características por separado y un cuarto modelo fue basado en una estrategia de fusión temprana de los tres conjuntos de características. Los modelos fueron optimizados usando la estrategia de validación cruzada Leave-One-Out. Se alcanzaron tasas de aciertos de hasta 81.7 % usando la fusión temprana de todas las características. Además, se encontró que un pequeño conjunto de características gramaticales logró una tasa de acierto del 72.8 %. Así, los resultados indican que estas características son adecuadas para clasificar de manera efectiva entre pacientes de Alzheimer y controles sanos

Alzheimer’s disease and molecular chaperones: Current knowledge and the future of chaperonotherapy

Background: Alzheimer’s disease (AD) is a dementia, a neurodegenerative condition, and a protein-misfolding disease or proteinopathy, characterized by protein deposits, extracellular plaques and intracellular neurofibrillary tangles, which contain the AD’s typical pathological proteins, abnormal [1]-amyloid and hyperphosphorylated tau, respectively, and are located predominantly in the cortex of the frontal, parietal, and temporal brain lobes. What is the role of molecular chaperones in AD? Data indicate that molecular chaperones, also known as Hsp, are involved in AD, probably displaying protective roles and/or acting as pathogenic factors as it occurs in chaperonopathies in which case AD would be suitable to chaperonotherapy. Hsp60, Hsp70, and Hsp90 can be augmented and overexpressed or diminished and downregulated in various situations in AD affected tissues and cells, indicating they are active during disease development and progression. Question: What is the role of molecular chaperones in AD? Data indicate that molecular chaperones, also known as Hsp, are involved in AD, probably displaying protective roles and/or acting as pathogenic factors as it occurs in chaperonopathies in which case AD would be suitable to chaperonotherapy. Objective: Investigate the role of Hsp in AD, focusing on Hsp60, Hsp70, and Hsp90. Method: Critical examination of published data. Results: Hsp60, Hsp70, and Hsp90 can be augmented and overexpressed or diminished and downregulated in various situations in AD affected tissues and cells, indicating they are active during disease development and progression. Conclusion and Perspectives: Notwithstanding that the roles and mechanisms of action of chaperones in AD are still incompletely understood, there is already enough evidence to encourage the development of therapeutic strategies targeting them, either to block their activity in case they promote disease progression or to boost their performance when they are protective. The latter is an example of positive chaperonotherapy, which also includes chaperone replacement via gene or protein administration. On the contrary, if a chaperone is found to help the disease, it has to be blocked or eliminated, which constitute modalities of negative chaperonotherapy

Neuropsychological predictors of the outcome in non-demented subjects with cognitive complaints

Tese de doutoramento, Ciências Biomédicas (Neurociências), Universidade de Lisboa, Faculdade de Medicina, 2012Nowadays, life expectancy has increased and gradually the prevalence of neurodegenerative disorders in the aging population began to represent a major public health problem. Alzheimer’s disease (AD) is the most common dementia and affects millions of older adults. Despite recent advances in the knowledge of AD biomarkers of pathophysiological processes, clearly the phenotype remains aetiologically heterogeneous. Understanding the clinical phenotype variation contingent to the neuropathological progression is crucial to provide intervention in the earliest phases of neurodegeneration. Newly research biomarkers have been proposed for early diagnosis of AD, however cognitive impairment remains a prominent and early feature of AD. Neuropsychological markers could offer a relatively inexpensive and noninvasive indicator of future progression to dementia because biological markers are expensive, some of them only available at few specialized centers, and, in the case of lumbar puncture, invasive. Therefore, it would not be reasonable to offer the newer and expensive biomarker techniques to all patients with cognitive complaints. Importantly, new treatments of disease modification approach require the selection of those patients with higher risk of conversion to dementia. Thus, the main goal of the present thesis was to improve the predictive value of neuropsychological measures to future conversion to dementia of patients presenting with cognitive complaints who do not fulfil the dementia criteria. Four steps were conducted in order to reach that main goal: 1. º Original published articles reporting values of sensitivity, specificity and effect sizes for neuropsychological tests to predict conversion to dementia in patients at risk of future cognitive decline were analysed in a systematic review of literature. Twenty-four studies published in the last 20 years were selected. Neuropsychological tests administered vary considerably among studies, yet the battery of tests applied generally assessed verbal memory performances, and many included also cognitive areas such as executive functions, attention and language. Methodological constrains limited the ability to provide reasonable predictive values; some studies have reported rather disparate global sensitivity and specificity rates for the neuropsychological tests to predict conversion to dementia. Conversely, other studies reported high and balanced sensitivity/specificity ratios (≥80%), mainly for verbal episodic memory tests, however the follow-up period of those studies was generally short (≈2 years). Certainly, it would be important to achieve a consensus according to the more feasible and accurate neuropsychological tests to administer for the assessment of patients at risk of conversion to dementia. On the other hand, cohort studies with longer follow-up periods would be important to propose neuropsychological tests with higher predictive accuracy and clinical relevance regarding conversion to dementia. 2. º Newer statistical classification methods derived from data mining and machine learning methods were applied to improve accuracy, sensitivity and specificity of predictors obtained from neuropsychological testing. Data used to perform the comparison of classification methods was extracted from a cohort study (CCC – Cognitive Complaints Cohort) with 775 elderly non-demented patients with cognitive complaints referred for neuropsychological evaluation. Seven non-parametric classifiers derived from data mining methods (Multilayer Perceptrons Neural Networks, Radial Basis Function Neural Networks, Support Vector Machines, CART, CHAID and QUEST Classification Trees and Random Forests) were compared to three traditional classifiers (Linear Discriminant Analysis, Quadratic Discriminant Analysis and Logistic Regression) in terms of overall classification accuracy, specificity, sensitivity, Area under the ROC curve and Press’Q. Model predictors were 10 neuropsychological tests currently used in the diagnosis of dementia. Comparison of classifiers highlighted three methods more adequate to study the predictive value of neuropsychological tests in longitudinal clinical cohort studies. Support Vector Machines demonstrated the larger overall classification accuracy (Median (Me) = 0.76) and area under the ROC (Me =0.90). However, this method showed high specificity (Me = 1.0) but very low sensitivity (Me = 0.3). Random Forests ranked second in overall accuracy (Me = 0.73) with high area under the ROC (Me = 0.73), specificity (Me = 0.73) and sensitivity (Me = 0.64). Linear Discriminant Analysis also showed acceptable overall accuracy (Me = 0.66), with acceptable area under the ROC (Me = 0.72), specificity (Me = 0.66) and sensitivity (Me = 0.64). Results indicated the innovative data mining method of Random Forests, along with more traditional methods, namely the Linear Discriminant Analysis, should be the option in cohort studies of neuropsychological predictors of future dementia. 3. º Verbal memory is one of the first cognitive areas to decline, therefore, the predictive value of Mild Cognitive Impairment (MCI) for the conversion to dementia when using four different verbal memory tests (Logical Memory, LM; California Verbal Learning Test, CVLT; Verbal Paired-Associate Learning, VPAL; and Digit Span, DS) was analysed. Participants were consecutive patients with subjective cognitive complaints who performed a comprehensive neuropsychological evaluation and were not demented, observed in a memory clinic setting. At baseline, 272 patients from CCC reporting subjective cognitive complaints and not demented were included. During the follow-up time (3.0±1.9 years), 58 patients converted to dementia, and 214 did not. Statistically significant differences between the converters and non-converters were present in LM, VPAL and CVLT. A multivariate Cox regression analysis combining the 4 memory tests revealed that only the CVLT test remained significant as predictor of conversion to dementia. Non-demented patients with cognitive complaints diagnosed as MCI according to abnormal (< 1.5 SD) learning in the CVLT test had 3.6 higher risk of becoming demented in the follow-up. As so, the verbal memory assessment using the CVLT should be preferred in the diagnostic criteria of MCI for a more accurate prediction of conversion to dementia. 4. º The predictive value for future conversion to dementia of a comprehensive neuropsychological battery applied to a cohort of nondemented patients followed-up for 5 years was presented. Two hundred and fifty subjects were selected from CCC having cognitive complaints, assessment with a comprehensive neuropsychological battery, and follow-up of at least 5 years (if patients have not converted to dementia earlier). During the follow-up period (2.6±1.8 years for converters and 6.1±2.1 for non converters), 162 patients (64.8%) progressed to dementia (mostly Alzheimer’s disease), and 88 (35.2%) did not. A Linear Discriminant Analysis (LDA) model constituted by Digit Span backward, Semantic Fluency, Logical Memory (immediate recall) and Forgetting Index significantly discriminated converters from non-converters (λ Wilks=0.64; χ2(4)=81.95; p<0.001; RCanonical=0.60). Logical Memory (immediate recall) was the strongest predictor with a standardized canonical discriminant function coefficient of 0.70. The LDA classificatory model showed good sensitivity, specificity and accuracy values (78.8%, 79.9% and 78.6%, respectively) of the neuropsychological tests to predict long-term conversion to dementia. Results showed that it is possible to predict, on the basis of the initial clinical and neuropsychological evaluation, namely with routine tests from a comprehensive neuropsychological battery, whether non-demented patients with cognitive complaints will probably convert to dementia, or remain stable. This prediction is obtained with very good accuracy values (≈80%), similar to those reported for the newly research biomarkers, and at a reasonably long and clinically relevant term (5 years).A esperança média de vida tem vindo a aumentar e consequentemente, de modo gradual, também a prevalência de doenças neurodegenerativas, representando actualmente na população mais envelhecida um alarmante problema de saúde pública. A doença de Alzheimer é a forma mais comum de demência e afecta milhões de indivíduos adultos. Recentemente tem sido possível alcançar avanços significativos na compreensão e no conhecimento sobre os biomarcadores que traduzem os processos patofisiológicos associados à doença de Alzheimer, no entanto, é importante salientar que o fenótipo manifestado pode ainda ser de etiologia heterogénea. Compreender melhor a variação das expressões de fenótipo contigentes ao processo neuropatológico é essencial para uma identificação e intervenção mais precoce no processo neurodegenerativo. Recentemente foram propostos novos biomarcadores, ainda limitados ao âmbito da investigação, com o propósito de realizar mais cedo o diagnóstico de doença de Alzheimer. Não obstante o seu potencial, será de referir que a presença de significativas alterações cognitivas continua a ser um elemento de diagnóstico incontornável e um indicador precoce da doença de Alzheimer. Os marcadores neuropsicológicos poderão oferecer indicadores de uma futura progressão para demência que serão economicamente mais acessíveis e clinicamente menos invasivos do que a realização dos métodos necessários aos marcadores biológicos, que além de serem mais dispendiosos, apenas se encontram disponíveis em alguns centros médicos especializados e serão em alguns casos métodos invasivos (e.g., recolha de líquido cefalorraquidiano através de punção lombar). Por conseguinte, não será razoável assumir que se irá disponibilizar a todos os indivíduos com manifestas queixas subjectivas de alterações cognitivas os recentes biomarcadores, por requerem técnicas dispendiosas e/ou invasivas. Por outro lado, é importante referir que a abordagem em presente desenvolvimento para tratar a doença incidindo na modificação dos seus factores causais requer uma selecção inicial do maior número possível de indivíduos para os quais o risco de progressão para demência seja significativo. Assim sendo, o objectivo central da presente tese foi o de melhorar o valor preditivo das medidas neuropsicológicas para a determinação de uma futura progressão para demência de indivíduos com queixa de alterações cognitivas que contudo não preenchem ainda os critérios para o diagnóstico de demência. De modo a concretizar o objectivo central, quatro estudos foram desenvolvidos: 1.º - Uma revisão sistemática da literatura foi realizada com base em estudos originais publicados sobre o valor preditivo da avaliação neuropsicológica de uma futura progressão para demência, apresentando para tal os valores de sensibilidade, especificidade e magnitude do efeito para cada uma das provas neuropsicológicas. A selecção dos artigos permitiu a identificação de 24 artigos publicados nos últimos 20 anos. Os testes neuropsicológicos aplicados mudavam consideravelmente consoante o estudo em questão, contudo verificava-se que no conjunto de estudos era consistente a aplicação de provas de avaliação da memória verbal, mas também de avaliação de funções executivas, capacidade de atenção e linguagem. A presença de limitações metodológicas condicionou a potencialidade de apresentar valores preditivos razoáveis em alguns estudos, além disso, noutros estudos os valores de sensibilidade e especificidade apresentados para as provas neuropsicológicas enquanto preditoras de futura progressão para demência eram consideravelmente díspares. No entanto será importante salientar que também foi possível identificar em parte dos estudos descritos a presença de valores muito positivos e de razões equilibradas entre sensibilidade e especificidade (≥80%), principalmente para provas de avaliação da memória verbal episódica, contudo os tempos de seguimento eram na sua maioria curtos (aproximadamente 2 anos). Com certeza que seria relevante encontrar um consenso que pudesse futuramente guiar uma escolha viável e precisa das provas neuropsicológicas a aplicar para melhor predizer uma futura progressão para demência. Por outro lado, a existência de estudos de coorte longitudinais com períodos de seguimento mais alargados seria essencial para melhorar a precisão dos valores preditivos da avaliação neuropsicológica, tornando-se estes clinicamente mais relevantes no que respeita a uma futura progressão para demência. 2.º Os novos métodos de classificação estatística associados a técnicas de Prospecção de dados (em inglês data mining) e Sistemas de Aprendizagem (em inglês machine learning) foram aplicados com o intuito de melhorar a precisão, sensibilidade e especificidade dos preditores obtidos pela avaliação neuropsicológica. Para a comparação dos métodos classificatórios recorreu-se à base de dados CCC (CCC – Cognitive Complaints Cohort) que era constituída na altura por 775 casos de pacientes idosos não-dementes com queixas de alterações cognitivas e que foram referenciados para realizarem uma avaliação neuropsicológica. A comparação dos métodos estatísticos realizou-se entre 7 classificadores não-paramétricos provenientes de métodos de Prospecção de dados (Redes Neuronais com Perceptrões Multicamada; Redes Neuronais com Funções de Base Radial; Máquinas de Vectores de Suporte; CART; CHAID; Árvores de Classificação QUEST e Árvores de Classificação Aleatória) que foram comparados com três classificadores tradicionais (Análise Discriminante Linear; Análise Discriminante Quadrática, e Regressão Logística) em termos de precisão classificatória, especificidade, sensibilidade, área abaixo da curva ROC e Press’Q. O modelo para a predição consistia em 10 testes neuropsicológicos utilizados recorrentemente para o diagnóstico de demência. A comparação de classificadores identificou três métodos como os mais adequados para testar o valor preditivo dos testes neuropsicológicos em estudos longitudinais de coortes clínicas. As Máquinas de Vectores de Suporte demonstraram valores mais elevados de precisão classificatória (Mediana (Me)= 0,76) e de área abaixo da curva ROC (Me= 0,90). De salientar que, no que respeita à especificidade, este método revelou um valor elevado (Me= 1,0), contudo o valor de sensibilidade era consideravelmente baixo (Me= 0,30). As Florestas Aleatórias foram o segundo método com melhores resultados em termos de precisão (Me= 0,73), área abaixo da curva ROC (Me= 0,73), especificidade (Me= 0,73) e sensibilidade (Me= 0,64). A Análise Discriminante Linear demonstrou igualmente valores razoáveis de precisão (Me= 0,66), área abaixo da curva ROC (Me= 0,72), especificidade (Me= 0,66) e sensibilidade (Me= 0,64). Os resultados apresentados indicam que os melhores métodos classificatórios para analisar os preditores neuropsicológicos de futura progressão para demência correspondem às Florestas Aleatórias no âmbito dos mais inovadores métodos de Prospecção de dados e à Análise Discriminante Linear, enquanto método de eleição de entre os mais tradicionais para classificação de dados. 3.º A memória verbal é considerada uma das primeiras áreas cognitivas a manifestar declínio nos casos de Doença de Alzheimer. Por conseguinte, o valor preditivo de progressão para demência (Doença de Alzheimer) associado ao Defeito Cognitivo Ligeiro (DCL) foi analisado contemplando para o diagnóstico de DCL quatro testes diferentes de avaliação da memória verbal (Memória Lógica (LM); Teste de Aprendizagem Verbal de Califórnia (CVLT); Aprendizagem Verbal Associativa com Pares de Palavras (VPAL); e, Memória de Dígitos (DS)). Para o estudo foi seleccionada uma amostra consecutiva de pacientes com queixas de alterações cognitivas que em consequência das mesmas foram referenciados para realizar uma avaliação neuropsicológica pormenorizada numa clínica de memória, mas que não preenchiam ainda os critérios para o diagnóstico de demência. Uma amostra inicial de 272 pacientes com queixas cognitivas e não-dementes foram seleccionados da coorte CCC para o presente estudo. No decurso do período de seguimento (3,0±1,9 anos) ocorreu a conversão para demência em 58 pacientes, enquanto 214 permaneceram cognitivamente estáveis. Nas provas de LM, VPAL e CVLT verificaram-se diferenças estatisticamente significativas entre o grupo que converteu e o que não converteu. Através de uma análise de Regressão Multivariada de COX com um modelo constituído pelas quatro provas de memória verbal demonstrou-se que apenas a prova CVLT mantém a significância enquanto preditor de futura conversão para demência. Assim sendo, pacientes que não se encontram dementes mas que manifestam queixas de alterações cognitivas, com o diagnóstico de DCL recorrendo à pontuação na prova CVLT, se apresentarem defeito nesta prova (< 1,5 desvios-padrão abaixo da média de referência) têm um risco acrescido de evoluir para demência dentro do período de seguimento. Consequentemente, uma avaliação neuropsicológica incluindo a prova CVLT deve ser contemplada para os critérios de diagnóstico de DCL de modo a predizer com maior precisão uma futura conversão para demência. 4.º Uma coorte constituída por 250 indivíduos (seleccionados da base de dados CCC) com queixas cognitivas mas sem critérios de demência e com seguimento clínico superior a 5 anos (com excepção para os casos que evoluíram para demência antes dos 5 anos) foi analisada com vista à determinação do valor preditivo dos testes neuropsicológicos a longo prazo. Durante o período de seguimento (2,6±1,8 anos para os indivíduos que evoluíram para demência e 6,1±2,1 anos para os que permaneceram estáveis a nível cognitivo) 162 indivíduos (64,8%) apresentaram os critérios para o diagnóstico de demência (principalmente para Doença de Alzheimer), enquanto que 88 (35,2%) permaneceram estáveis. Foi possível discriminar entre os indivíduos que progrediram para demência e os que permaneceram estáveis através de um modelo de Análise Discriminante Linear (ADL) com os resultados iniciais da avaliação nas provas: Memória de Dígitos inversa, Fluência Semântica, Memória Lógica (evocação imediata), e o Índice de Esquecimento da Memória Lógica (λ Wilks= 0,64; χ2 (4)= 81,95; p< 0,001; RCanonical= 0,60). O preditor neuropsicológico mais robusto, com coeficiente estandardizado da função discriminante (canónica) de 0,70, foi a prova de Memória Lógica (evocação imediata). O modelo classificatório da ADL demonstrou valores muito positivos para a sensibilidade, especificidade e precisão classificatória (78,8%, 79,9% e 78,6%, respectivamente), dos testes neuropsicológicos para predizer uma futura progressão para demência a longo prazo. Os resultados apresentados evidenciam a possibilidade de predizer, com base numa avaliação inicial, clínica e neuropsicológica, com uma bateria de provas cognitivas aplicada na rotina clínica, se o indivíduo que apresenta queixas cognitivas irá evoluir para demência ou permanecer estável nos próximos anos. Será de salientar que o valor preditivo foi obtido com uma precisão bastante aceitável (≈ 80%), na ordem dos valores obtidos para os biomarcadores mais recentes, e no âmbito de um período de seguimento consideravelmente longo e portanto clinicamente relevante (5 anos)

Extracting biomedical relations from biomedical literature

Tese de mestrado em Bioinformática e Biologia Computacional, apresentada à Universidade de Lisboa, através da Faculdade de Ciências, em 2018A ciência, e em especial o ramo biomédico, testemunham hoje um crescimento de conhecimento a uma taxa que clínicos, cientistas e investigadores têm dificuldade em acompanhar. Factos científicos espalhados por diferentes tipos de publicações, a riqueza de menções etiológicas, mecanismos moleculares, pontos anatómicos e outras terminologias biomédicas que não se encontram uniformes ao longo das várias publicações, para além de outros constrangimentos, encorajaram a aplicação de métodos de text mining ao processo de revisão sistemática. Este trabalho pretende testar o impacto positivo que as ferramentas de text mining juntamente com vocabulários controlados (enquanto forma de organização de conhecimento, para auxílio num posterior momento de recolha de informação) têm no processo de revisão sistemática, através de um sistema capaz de criar um modelo de classificação cujo treino é baseado num vocabulário controlado (MeSH), que pode ser aplicado a uma panóplia de literatura biomédica. Para esse propósito, este projeto divide-se em duas tarefas distintas: a criação de um sistema, constituído por uma ferramenta que pesquisa a base de dados PubMed por artigos científicos e os grava de acordo com etiquetas pré-definidas, e outra ferramenta que classifica um conjunto de artigos; e a análise dos resultados obtidos pelo sistema criado, quando aplicado a dois casos práticos diferentes. O sistema foi avaliado através de uma série de testes, com recurso a datasets cuja classificação era conhecida, permitindo a confirmação dos resultados obtidos. Posteriormente, o sistema foi testado com recurso a dois datasets independentes, manualmente curados por investigadores cuja área de investigação se relaciona com os dados. Esta forma de avaliação atingiu, por exemplo, resultados de precisão cujos valores oscilam entre os 68% e os 81%. Os resultados obtidos dão ênfase ao uso das tecnologias e ferramentas de text mining em conjunto com vocabulários controlados, como é o caso do MeSH, como forma de criação de pesquisas mais complexas e dinâmicas que permitam melhorar os resultados de problemas de classificação, como são aqueles que este trabalho retrata.Science, and the biomedical field especially, is witnessing a growth in knowledge at a rate at which clinicians and researchers struggle to keep up with. Scientific evidence spread across multiple types of scientific publications, the richness of mentions of etiology, molecular mechanisms, anatomical sites, as well as other biomedical terminology that is not uniform across different writings, among other constraints, have encouraged the application of text mining methods in the systematic reviewing process. This work aims to test the positive impact that text mining tools together with controlled vocabularies (as a way of organizing knowledge to aid, at a later time, to collect information) have on the systematic reviewing process, through a system capable of creating a classification model which training is based on a controlled vocabulary (MeSH) that can be applied to a variety of biomedical literature. For that purpose, this project was divided into two distinct tasks: the creation a system, consisting of a tool that searches the PubMed search engine for scientific articles and saves them according to pre-defined labels, and another tool that classifies a set of articles; and the analysis of the results obtained by the created system when applied to two different practical cases. The system was evaluated through a series of tests, using datasets whose classification results were previously known, allowing the confirmation of the obtained results. Afterwards, the system was tested by using two independently-created datasets which were manually curated by researchers working in the field of study. This last form of evaluation achieved, for example, precision scores as low as 68%, and as high as 81%. The results obtained emphasize the use of text mining tools, along with controlled vocabularies, such as MeSH, as a way to create more complex and comprehensive queries to improve the performance scores of classification problems, with which the theme of this work relates

Washington University Record, February 16, 1995

https://digitalcommons.wustl.edu/record/1678/thumbnail.jp

AI and Non AI Assessments for Dementia

Current progress in the artificial intelligence domain has led to the development of various types of AI-powered dementia assessments, which can be employed to identify patients at the early stage of dementia. It can revolutionize the dementia care settings. It is essential that the medical community be aware of various AI assessments and choose them considering their degrees of validity, efficiency, practicality, reliability, and accuracy concerning the early identification of patients with dementia (PwD). On the other hand, AI developers should be informed about various non-AI assessments as well as recently developed AI assessments. Thus, this paper, which can be readable by both clinicians and AI engineers, fills the gap in the literature in explaining the existing solutions for the recognition of dementia to clinicians, as well as the techniques used and the most widespread dementia datasets to AI engineers. It follows a review of papers on AI and non-AI assessments for dementia to provide valuable information about various dementia assessments for both the AI and medical communities. The discussion and conclusion highlight the most prominent research directions and the maturity of existing solutions.Comment: 49 page

Detecting and tracking early neurodegeneration in familial Alzheimer’s disease

Alzheimer’s disease (AD) is recognized to have a long presymptomatic period, with initial deposition of extracellular amyloid and intracellular tau, followed by downstream neurodegeneration and cognitive decline. There is great interest in testing potential disease-modifying treatments for AD prior to the onset of symptoms, when minimal neuronal loss has occurred. To facilitate this, robust and sensitive methods are needed to identify at-risk individuals, stage their disease, and track progression. Familial Alzheimer’s disease (FAD) shares many features, clinically, radiologically, and neurophysiologically, with the more common sporadic form of disease. Carriers of autosomal dominantly inherited mutations in the presenilin 1, presenilin 2, and amyloid precursor protein genes have relatively predictable ages at symptom onset, based on family history. Study of FAD mutation carriers therefore provides the opportunity for the prospective study of asymptomatic individuals with known underlying AD pathology prior to the onset of clinical disease. The studies presented herein aim to improve the identification and characterization of early FAD neurodegenerative change and its earliest downstream cognitive effects. A multimodal approach is taken, with both presymptomatic and mildly symptomatic individuals included. Chapter one provides an introduction to AD and methods for measuring early neurodegeneration. Chapter two then outlines the general methodological approach across the different studies. Chapters three and four present results of magnetic resonance imaging studies of macrostructural (cortical thickness) and microstructural (diffusion-weighted imaging) cortical change. Chapter five reports results for a new blood-based biomarker of neurodegeneration – serum neurofilamentlight. Chapter six investigates a novel approach to presymptomatic cognitive testing – 6 assessing accelerated long-term forgetting. In all studies, significant differences between mutation carriers and non-carrier controls are detectable during the presymptomatic period. The thesis draws together these different approaches and discusses how they advance our understanding of the neurobiology of AD and their potential utility in both clinical assessment and presymptomatic therapeutic trials

UWOMJ Volume 61, Number 1, December 1991

Schulich School of Medicine & Dentistryhttps://ir.lib.uwo.ca/uwomj/1234/thumbnail.jp

Multi-Modal Magnetic Resonance Imaging Predicts Regional Amyloid Burden in the Brain

Alzheimer’s disease (AD) is the most common cause of dementia and identifying early markers of this disease is important for prevention and treatment strategies. Amyloid- β (Aβ) protein deposition is one of the earliest detectable pathological changes in AD. But in-vivo detection of Aβ using positron emission tomography (PET) is hampered by high cost and limited geographical accessibility. These factors can become limiting when PET is used to screen large numbers of subjects into prevention trials when only a minority are expected to be amyloid-positive. Structural MRI is advantageous; as it is non-invasive, relatively inexpensive and more accessible. Thus it could be widely used in large studies, even when frequent or repetitive imaging is necessary. We used a machine learning, pattern recognition, approach using intensity-based features from individual and combination of MR modalities (T1 weighted, T2 weighted, T2 fluid attenuated inversion recovery [FLAIR], susceptibility weighted imaging) to predict voxel-level amyloid in the brain. The MR- Aβ relation was learned within each subject and generalized across subjects using subject–specific features (demographic, clinical, and summary MR features). When compared to other modalities, combination of T1-weighted, T2-weighted FLAIR, and SWI performed best in predicting the amyloid status as positive or negative. A combination of T2-weighted and SWI imaging performed the best in predicting change in amyloid over two timepoints. Overall, our results show feasibility of amyloid prediction by MRI and its potential use as an amyloid-screening tool