Abnormal Metabolic Brain Networks in a Nonhuman Primate Model of Parkinsonism
Notice bibliographique
Résumé
Parkinson's disease (PD) is associated with a characteristic regional metabolic covariance pattern that is modulated by treatment. To determine whether a homologous metabolic pattern is also present in nonhuman primate models of parkinsonism, 11 adult macaque monkeys with parkinsonism secondary to chronic systemic 1-methyl-4-phenyl-1,2,3,6-tetrahydropyridine (MPTP) and 12 age-matched healthy animals were scanned with [(18)F]fluorodeoxyglucose (FDG) positron emission tomography (PET). A subgroup comprising five parkinsonian and six control animals was used to identify a parkinsonism-related pattern (PRP). For validation, analogous topographies were derived from other subsets of parkinsonian and control animals. The PRP topography was characterized by metabolic increases in putamen/pallidum, thalamus, pons, and sensorimotor cortex, as well as reductions in the posterior parietal-occipital region. Pattern expression was significantly elevated in parkinsonian relative to healthy animals (P<0.00001). Parkinsonism-related topographies identified in the other derivation sets were very similar, with significant pairwise correlations of region weights (r>0.88; P<0.0001) and subject scores (r>0.74; P<0.01). Moreover, pattern expression in parkinsonian animals correlated with motor ratings (r>0.71; P<0.05). Thus, homologous parkinsonism-related metabolic networks are demonstrable in PD patients and in monkeys with experimental parkinsonism. Network quantification may provide a useful biomarker for the evaluation of new therapeutic agents in preclinical models of PD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».