Multiple Sclerosis: Improved Identification of Disease-relevant Changes in Gray and White Matter by Using Susceptibility-based MR Imaging
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the potential of quantitative susceptibility (QS) and R2* mapping as surrogate biomarkers of clinically relevant, age-adjusted demyelination and iron deposition in multiple sclerosis (MS). MATERIALS AND METHODS: All study participants gave written informed consent, and the study was approved by the institutional review board. Quantitative maps of the magnetic resonance imaging susceptibility parameters (R2* and QS) were computed for 25 patients with either clinically isolated syndrome (CIS) or relapsing-remitting MS, as well as for 15 age- and sex-matched control subjects imaged at 7 T. The candidate MR imaging biomarkers were correlated with Extended Disability Status Scale (EDSS), time since CIS diagnosis, time since MS diagnosis, and age. RESULTS: QS maps aided identification of significant, voxel-level increases in iron deposition in subcortical gray matter (GM) of patients with MS compared with control subjects. These voxel-level increases were not observed on R2* maps. Region-of-interest analysis of mean R2* and QS in subcortical GM demonstrated that R2* (R ≥ 0.39, P < .01) and QS (R ≥ 0.44, P < .01) were strongly correlated with EDSS. In white matter (WM), the volume of total WM damage (defined by a z score of less than -2.0 criterion, indicating demyelination) on QS maps correlated significantly with EDSS (R = 0.46, P = .02). Voxelwise QS also supported a significant contribution of age to demyelination in patients with MS, suggesting that age-adjusted clinical scores may provide more robust measures of MS disease severity compared with non-age-adjusted scores. CONCLUSION: Using QS and R2* mapping, evidence of both significant increases in iron deposition in subcortical GM and myelin degeneration along the WM skeleton of patients with MS was identified. Both effects correlated strongly with EDSS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».