Longitudinal Changes in the Motor Learning-Related Brain Activation Response in Presymptomatic Huntington's Disease
Notice bibliographique
Résumé
Neurocognitive decline, including deficits in motor learning, occurs in the presymptomatic phase of Huntington's disease (HD) and precedes the onset of motor symptoms. Findings from recent neuroimaging studies have linked these deficits to alterations in fronto-striatal and fronto-parietal brain networks. However, little is known about the temporal dynamics of these networks when subjects approach phenoconversion. Here, 10 subjects with presymptomatic HD were scanned with 15O-labeled water at baseline and again 1.5 years later while performing a motor sequence learning task and a kinematically matched control task. Spatial covariance analysis was utilized to characterize patterns of change in learning-related neural activation occurring over time in these individuals. Pattern expression was compared to corresponding values in 10 age-matched healthy control subjects. Spatial covariance analysis revealed significant longitudinal changes in the expression of a specific learning-related activation pattern characterized by increasing activity in the right orbitofrontal cortex, with concurrent reductions in the right medial prefrontal and posterior cingulate regions, the left insula, left precuneus, and left cerebellum. Changes in the expression of this pattern over time correlated with baseline measurements of disease burden and learning performance. The network changes were accompanied by modest improvement in learning performance that took place concurrently in the gene carriers. The presence of increased network activity in the setting of stable task performance is consistent with a discrete compensatory mechanism. The findings suggest that this effect is most pronounced in the late presymptomatic phase of HD, as subjects approach clinical onset.
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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 | 0,000 | 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 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 ».