Brain metabolite alterations and cognitive dysfunction in early Huntington's disease
Notice bibliographique
Résumé
Huntington's disease (HD) is a neurodegenerative disorder characterized by early cognitive decline that progresses at later stages to dementia and severe movement disorder. HD is caused by a cytosine-adenine-guanine triplet-repeat expansion mutation in the Huntingtin gene, allowing early diagnosis by genetic testing. This study aimed to identify the relationship of N-acetylaspartate and other brain metabolites to cognitive function in HD-mutation carriers by using high-field-strength magnetic resonance spectroscopy (MRS) at 7 Tesla. Twelve individuals with the HD mutation in premanifest or early-stage disease versus 12 healthy controls underwent (1)H magnetic resonance spectroscopy (7.2 mL voxel in the posterior cingulate cortex) at 7 Tesla, and also T1-weighted structural magnetic resonance imaging. All participants received standardized tests of cognitive functioning including the Montreal Cognitive Assessment and standardized quantified neurological examination within an hour before scanning. Individuals with the HD mutation had significantly lower posterior cingulate cortex N-acetylaspartate (-9.6%, P = .02) and glutamate (-10.1%, P = .02) levels than did controls. In contrast, in this small group, measures of brain morphology including striatal and ventricle volumes did not differ significantly. Linear regression with Montreal Cognitive Assessment scores revealed significant correlations with N-acetylaspartate (r(2) = 0.50, P = .01) and glutamate (NAA) (r(2) = 0.64, P = .002) in HD subjects. Our data suggest a relationship between reduced N-acetylaspartate and glutamate levels in the posterior cingulate cortex with cognitive decline in the early stages of HD. N-acetylaspartate and glutamate magnetic resonance spectroscopy signals of the posterior cingulate cortex region may serve as potential biomarkers of disease progression or treatment outcome in HD and other neurodegenerative disorders with early cognitive dysfunction, when structural brain changes are still minor.
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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 | 0,001 |
| 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 ».