Increased Neuroinflammation in Asymptomatic LRRK2 Mutation Carriers: A Pilot PET Imaging Study (P4.321)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To investigate if subjects that carry LRRK2 mutations, a known risk factor for Parkinson’s disease (PD), exhibit increased neuroinflammation compared to age matched healthy controls. Background: LRRK2 is known to play a role in the regulation of the innate immune system and response to inflammation. Similarly, neuroinflammation is hypothesized to be a likely contributor to PD origin and its progression. Thus, we investigated if increased neuroinflammation could be a mechanism by which LRRK2 mutations increase the risk of PD. Methods: In this pilot study we imaged 4 Healthy Controls (HC) (age 44 ± 16, mean, std; range 24-63) and 3 age matched unaffected LRRK2 G2019S mutation carriers (UC)(age 51 ± 12, mean, std; range 37-61) with 11C-PBR28, a second generation TSPO binding PET ligand. All subjects were mixed affinity binders (MAB). 38 MRI guided regions of interest were placed on the PET images. The primary outcome measures were standard uptake values (SUV), previously cross-validated with the total distribution values in a subset of the data. Mean SUV values across ROI were compared between groups using a t-test. Results: Mean SUV values were highly significantly elevated in the LRRK2 mutation carriers (SUVHC = 0.52 ±0.04, SUVUC = 0.83 ±0.13, p< 0.0001). Values were elevated in every region and no age dependence in the values was observed. Conclusions: These data suggest increased neuroinflammation is present in asymptomatic LRRK2 mutation carriers well before the expected age of disease onset and may indeed contribute to increase susceptibility to PD. While this was a very limited sample, the separation in the SUV values between groups was statistically highly significant. Extension to a larger sample including LRRK2-associated and sporadic PD will provide further information on the role of neuroinflammation in PD pathogenesis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».