Natural variation in sensory‐motor white matter organization influences manifestations of Huntington's disease
Notice bibliographique
Résumé
While the HTT CAG-repeat expansion mutation causing Huntington's disease (HD) is highly correlated with the rate of pathogenesis leading to disease onset, considerable variance in age-at-onset remains unexplained. Therefore, other factors must influence the pathogenic process. We asked whether these factors were related to natural biological variation in the sensory-motor system. In 243 participants (96 premanifest and 35 manifest HD; 112 controls), sensory-motor structural MRI, tractography, resting-state fMRI, electrophysiology (including SEP amplitudes), motor score ratings, and grip force as sensory-motor performance were measured. Following individual modality analyses, we used principal component analysis (PCA) to identify patterns associated with sensory-motor performance, and manifest versus premanifest HD discrimination. We did not detect longitudinal differences over 12 months. PCA showed a pattern of loss of caudate, grey and white matter volume, cortical thickness in premotor and sensory cortex, and disturbed diffusivity in sensory-motor white matter tracts that was connected to CAG repeat length. Two further major principal components appeared in controls and HD individuals indicating that they represent natural biological variation unconnected to the HD mutation. One of these components did not influence HD while the other non-CAG-driven component of axial versus radial diffusivity contrast in white matter tracts were associated with sensory-motor performance and manifest HD. The first component reflects the expected CAG expansion effects on HD pathogenesis. One non-CAG-driven component reveals an independent influence on pathogenesis of biological variation in white matter tracts and merits further investigation to delineate the underlying mechanism and the potential it offers for disease modification. Hum Brain Mapp 37:4615-4628, 2016. © 2016 Wiley Periodicals, Inc.
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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 | 0,000 | 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 ».