MRI lesion profiles in sporadic Creutzfeldt–Jakob disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: With respect to sporadic Creutzfeldt-Jakob disease (sCJD), six molecular subtypes (MM1, MM2, MV1, MV2, VV1, and VV2) have been described, which vary with respect to age at disease onset, disease duration, early symptoms, and neuropathology. MRI signal alterations were reported to correlate with distinct Creutzfeldt-Jakob disease (CJD) subtypes. This multicenter, international study aimed to describe the brain MRI findings associated with each of the sCJD molecular subtypes. METHODS: Pathologically confirmed sCJD cases with codon 129 genotype (MM, MV, and VV), PrP(Sc) type, and fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) or diffusion-weighted imaging (DWI) were collected in seven countries. All MRI scans were assessed for signal changes according to a standard protocol encompassing seven cortical regions, basal ganglia, thalamus, and cerebellum. RESULTS: MRI scans were evaluated in 211 CJD patients (98 MM1, 23 MM2, 19 MV1, 30 MV2, 9 VV1, and 32 VV2). Basal ganglia hyperintensities occurred most frequently in MV2, VV2, and MM1 subtypes (79, 77, and 70%). Wide cerebral cortical signal increase was most common in VV1, MM2, and MV1 subtypes (86, 77, and 77%). Thalamic hyperintensities occurred most often in VV2 (45%) and MV2 (43%). The most consistent finding across most subtypes was high signal in basal ganglia, with these abnormalities found in 63% (FLAIR) and 71% (DWI). CONCLUSION: Cortical signal increase and hyperintensities in the basal ganglia and thalamus are detected by MRI across all molecular sporadic Creutzfeldt-Jakob disease subtypes. Our findings argue that characteristic MRI lesion patterns may occur for each molecular subtype.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».