Cortical microstructure in familial frontotemporal dementia associated with MAPT, GRN, and C9orf72 pathogenic variants: Looking beyond atrophy - 31/10/25

Doi : 10.1016/j.tjpad.2025.100306 
Lijuan Wang a, 1, Si Cen a, 1, Li Zhao a, 1, Junfeng Tang a, Pengcheng Xu c, 1, ⁎ , Pusheng Quan b, 1, ⁎ , Wencai Ding a, 1, ⁎
for the

ARTFL-LEFFTDS Longitudinal Frontotemporal Lobar Degeneration (ALLFTD) Research Consortium

a Department of Neurology, The Second Affiliated Hospital of Wannan Medical College, Wuhu, 241000, China 
b Department of Neurology, The Affiliated Hospital of Inner Mongolia Medical University, Hohhot, 010000, China 
c Department of Neurosurgery, The second people's hospital of WuHu, 241000, China 

⁎Corresponding authors at: Department of Neurology, The Second Affiliated Hospital of Wannan Medical College, Wuhu, 241000, China.Department of NeurologyThe Second Affiliated Hospital of Wannan Medical CollegeWuhu241000China⁎⁎Corresponding author at: Department of Neurology, The Affiliated Hospital of Inner Mongolia Medical University, Hohhot, 010000, China.Department of NeurologyThe Affiliated Hospital of Inner Mongolia Medical UniversityHohhot010000China

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
Article gratuit.

Connectez-vous pour en bénéficier!

Abstract

Background

This study aimed to evaluate cortical mean diffusivity (cMD) as a sensitive biomarker for early neurodegenerative changes in familial frontotemporal lobar degeneration (FTLD) associated with C9orf72, GRN, and MAPT mutations. We compared cMD with cortical thickness (cTH) in detecting subtle microstructural alterations and examined its association with clinical severity and neurofilament light chain (NFL) concentrations.

Methods

We analyzed data from 322 participants, including symptomatic carriers of C9orf72 (n = 85), GRN (n = 56), and MAPT (n = 58) mutations, along with 123 healthy controls. Cortical microstructure was assessed using both cTH and cMD. Clinical severity was evaluated with the CDR plus NACC FTLD scale, and plasma NFL was measured as a marker of neuroaxonal injury.

Results

C9orf72 carriers exhibited the most widespread cortical thinning and increased cMD, while GRN and MAPT carriers showed more regionally restricted alterations. Across all mutation groups, cMD demonstrated higher sensitivity than cTH in detecting early changes. Furthermore, cMD values were significantly correlated with CDR plus NACC FTLD scores and NFL concentrations, underscoring its relevance to disease progression.

Conclusion

Cortical mean diffusivity outperforms cortical thickness in detecting early microstructural changes in familial FTLD. Its strong association with both clinical severity and neurodegeneration biomarkers highlights its potential utility for early diagnosis, disease monitoring, and individualized therapeutic strategies in FTLD.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Graphical abstract




Image, graphical abstract

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Biomarkers, Familial frontotemporal lobar degeneration, Cortical mean diffusivity, Neurofilament light chain, Early neurodegeneration


Plan


☆ Data used in preparation of this article were obtained from the ARTFL-LEFFTDS Longitudinal Frontotemporal Lobar Degeneration (ALLFTD) Research Consortium, As such, the investigators within the ALLFTD contributed to the design and implementation of ALLFTD and/or provided data but did not participate in analysis or writing of this report.


© 2025  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 12 - N° 10

Article 100306- décembre 2025 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Pulse pressure as a predictor of Alzheimer’s disease biomarkers and cognitive decline: The moderating role of APOE ε4
  • Joon Hyung Jung, Nayeong Kong, Seunghoon Lee, A4 and LEARN Study Teams
| Article suivant Article suivant
  • Cholinergic basal forebrain atrophy accelerates cognitive decline via cortical thinning: The moderating role of amyloid-β pathology in preclinical Alzheimer’s disease
  • Si Cen, Lijuan Wang, Meiling Qiu, Zhongqiang Xu, Li Xu, Rui Bao, Xiaolei Tang, Juanyu Gong, Jinting Wu, Zhiding Shao, Tonghua Zhang, Fan Yang, Wencai Ding, on behalf of the Harvard Aging Brain Study (HABS)

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.