Compensation in Preclinical Huntington's Disease: Evidence From the Track-On HD Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive and motor task performance in premanifest Huntington's disease (HD) gene-carriers is often within normal ranges prior to clinical diagnosis, despite loss of brain volume in regions involved in these tasks. This indicates ongoing compensation, with the brain maintaining function in the presence of neuronal loss. However, thus far, compensatory processes in HD have not been modeled explicitly. Using a new model, which incorporates individual variability related to structural change and behavior, we sought to identify functional correlates of compensation in premanifest-HD gene-carriers. METHODS: We investigated the modulatory effects of regional brain atrophy, indexed by structural measures of disease load, on the relationship between performance and brain activity (or connectivity) using task-based and resting-state functional MRI. FINDINGS: Consistent with compensation, as atrophy increased performance-related activity increased in the right parietal cortex during a working memory task. Similarly, increased functional coupling between the right dorsolateral prefrontal cortex and a left hemisphere network in the resting-state predicted better cognitive performance as atrophy increased. Such patterns were not detectable for the left hemisphere or for motor tasks. INTERPRETATION: Our findings provide evidence for active compensatory processes in premanifest-HD for cognitive demands and suggest a higher vulnerability of the left hemisphere to the effects of regional atrophy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».