MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2528099920 · doi:10.1002/ana.24791

Neuroinflammatory component of gray matter pathology in multiple sclerosis

2016· article· en· W2528099920 sur OpenAlexaff
Elena Herranz, Costanza Giannì, Céline Louapre, Constantina A. Treaba, Sindhuja Tirumalai Govindarajan, Russell Ouellette, Marco L. Loggia, Jacob A. Sloane, Nancy Madigan, David Izquierdo‐Garcia, Noreen Ward, Gabriel Mangeat, Tobias Granberg, Eric C. Klawiter, Ciprian Catana, Jacob M. Hooker, Norman E. Taylor, Carolina Ionete, Revere P. Kinkel, Caterina Mainero

Notice bibliographique

RevueAnnals of Neurology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueNeuroinflammation and Neurodegeneration Mechanisms
Établissements canadiensPolytechnique MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Institute of Neurological Disorders and StrokeMultiple Sclerosis SocietyFondazione Italiana Sclerosi MultiplaNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésTranslocator proteinNeuroinflammationWhite matterMultiple sclerosisPathologyThalamusCortex (anatomy)NeurodegenerationLesionGrey matterMedicineMicrogliaNeuroscienceMagnetic resonance imagingPsychologyInternal medicineInflammationRadiologyImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective In multiple sclerosis (MS), using simultaneous magnetic resonance–positron emission tomography (MR‐PET) imaging with 11C‐PBR28, we quantified expression of the 18kDa translocator protein (TSPO), a marker of activated microglia/macrophages, in cortex, cortical lesions, deep gray matter (GM), white matter (WM) lesions, and normal‐appearing WM (NAWM) to investigate the in vivo pathological and clinical relevance of neuroinflammation. Methods Fifteen secondary‐progressive MS (SPMS) patients, 12 relapsing–remitting MS (RRMS) patients, and 14 matched healthy controls underwent 11C‐PBR28 MR‐PET. MS subjects underwent 7T ‐weighted imaging for cortical lesion segmentation, and neurological and cognitive evaluation. 11C‐PBR28 binding was measured using normalized 60‐ to 90‐minute standardized uptake values and volume of distribution ratios. Results Relative to controls, MS subjects exhibited abnormally high 11C‐PBR28 binding across the brain, the greatest increases being in cortex and cortical lesions, thalamus, hippocampus, and NAWM. MS WM lesions showed relatively modest TSPO increases. With the exception of cortical lesions, where TSPO expression was similar, 11C‐PBR28 uptake across the brain was greater in SPMS than in RRMS. In MS, increased 11C‐PBR28 binding in cortex, deep GM, and NAWM correlated with neurological disability and impaired cognitive performance; cortical thinning correlated with increased thalamic TSPO levels. Interpretation In MS, neuroinflammation is present in the cortex, cortical lesions, deep GM, and NAWM, is closely linked to poor clinical outcome, and is at least partly linked to neurodegeneration. Distinct inflammatory‐mediated factors may underlie accumulation of cortical and WM lesions. Quantification of TSPO levels in MS could prove to be a sensitive tool for evaluating in vivo the inflammatory component of GM pathology, particularly in cortical lesions. Ann Neurol 2016;80:776–790

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,145 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations198
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of NeurologyMême sujetNeuroinflammation and Neurodegeneration MechanismsTravaux en français237 207