H06 Cross sectional and longitudinal 3T magnetic resonance spectroscopy in a TRACK-HD cohort of individuals with premanifest and early Huntington's disease
Notice bibliographique
Résumé
Background A potential biomarker role for magnetic resonance spectroscopy (MRS) in Huntington9s disease (HD) is unclear due to conflicting reports in the literature. Aim To investigate MRS as an HD biomarker through cross sectional and longitudinal examinations in a TRACK-HD study cohort. Methods Cross sectional MRS of the left putamen (at 3T field strength) was performed in the University of British Columbia TRACK-HD study cohort. 84 individuals (30 controls (C), 25 pre-HD (P), 29 early HD (E)) were scanned at baseline. 78 individuals (29 (C), 26 (P) and 23 (E)) underwent repeat MRS examination at 1 year. Metabolites of interest were total N-acetyl aspartate (tNAA) and myo-inositol (MI); markers of neuronal health and gliosis. Results Baseline tNAA concentrations in early HD were lower than in controls (mean (SD) 8.6 (0.7) mM (C) vs 7.3 (1.2) mM (E); p<0.001). MI was higher in early HD compared with controls (6.0 (2.6) mM (E) vs 4.3 (1.4) mM (C); p<0.005). After 1 year, MI concentrations remained 40% higher in early HD (6.0 (2.7) mM (E) vs 4.2 (1.1) mM (C); p<0.01). tNAA was still lower in early HD (p<0.001) but also in pre-HD (p<0.05) than controls (7.4 (0.9) mM (E) vs 8.2 (0.8) mM (P) vs 8.7 (0.6) mM (C)). Neither tNAA nor MI exhibited longitudinal change in any group. A novel observation was that of 30% increases in spectral linewidth in early HD at both time points (p<0.01). Conclusions Our data support patterns of higher MI levels and lower tNAA in early HD. The pattern of lower tNAA may begin in premanifest HD. The lack of longitudinal metabolite change is not unusual over such a short duration of follow-up. We also identified for the first time, consistent increases in MRS spectral linewidth in early HD.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».