Clinical impairment in premanifest and early Huntington's disease is associated with regionally specific atrophy
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Notice bibliographique
Résumé
TRACK-HD is a multicentre longitudinal observational study investigating the use of clinical assessments and 3-Tesla magnetic resonance imaging as potential biomarkers for future therapeutic trials in Huntington's disease (HD). The cross-sectional data from this large well-characterized dataset provide the opportunity to improve our knowledge of how the underlying neuropathology of HD may contribute to the clinical manifestations of the disease across the spectrum of premanifest (PreHD) and early HD. Two hundred and thirty nine gene-positive subjects (120 PreHD and 119 early HD) from the TRACK-HD study were included. Using voxel-based morphometry (VBM), grey and white matter volumes were correlated with performance in four domains: quantitative motor (tongue force, metronome tapping, and gait); oculomotor [anti-saccade error rate (ASE)]; cognition (negative emotion recognition, spot the change and the University of Pennsylvania smell identification test) and neuropsychiatric measures (apathy, affect and irritability). After adjusting for estimated disease severity, regionally specific associations between structural loss and task performance were found (familywise error corrected, P < 0.05); impairment in tongue force, metronome tapping and ASE were all associated with striatal loss. Additionally, tongue force deficits and ASE were associated with volume reduction in the occipital lobe. Impaired recognition of negative emotions was associated with volumetric reductions in the precuneus and cuneus. Our study reveals specific associations between atrophy and decline in a range of clinical modalities, demonstrating the utility of VBM correlation analysis for investigating these relationships in HD.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 découle