Imaging biomarkers in Parkinson’s disease and Parkinsonian syndromes: current and emerging concepts
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Notice bibliographique
Résumé
Two centuries ago in 1817, James Parkinson provided the first medical description of Parkinson's disease, later refined by Jean-Martin Charcot in the mid-to-late 19th century to include the atypical parkinsonian variants (also termed, Parkinson-plus syndromes). Today, Parkinson's disease represents the second most common neurodegenerative disorder with an estimated global prevalence of over 10 million. Conversely, atypical parkinsonian syndromes encompass a group of relatively heterogeneous disorders that may share some clinical features with Parkinson's disease, but are uncommon distinct clinicopathological diseases. Decades of scientific advancements have vastly improved our understanding of these disorders, including improvements in in vivo imaging for biomarker identification. Multimodal imaging for the visualization of structural and functional brain changes is especially important, as it allows a 'window' into the underlying pathophysiological abnormalities. In this article, we first present an overview of the cardinal clinical and neuropathological features of, 1) synucleinopathies: Parkinson's disease and other Lewy body spectrum disorders, as well as multiple system atrophy, and 2) tauopathies: progressive supranuclear palsy, and corticobasal degeneration. A comprehensive presentation of wellestablished and emerging imaging biomarkers for each disorder are then discussed. Biomarkers for the following imaging modalities are reviewed: 1) structural magnetic resonance imaging (MRI) using T1, T2, and susceptibilityweighted sequences for volumetric and voxel-based morphometric analyses, as well as MRI derived visual signatures, 2) diffusion tensor MRI for the assessment of white matter tract injury and microstructural integrity, 3) proton magnetic resonance spectroscopy for quantifying proton-containing brain metabolites, 4) single photon emission computed tomography for the evaluation of nigrostriatal integrity (as assessed by presynaptic dopamine transporters and postsynaptic dopamine D2 receptors), and cerebral perfusion, 5) positron emission tomography for gauging nigrostriatal functions, glucose metabolism, amyloid and tau molecular imaging, as well as neuroinflammation, 6) myocardial scintigraphy for dysautonomia, and 7) transcranial sonography for measuring substantia nigra and lentiform nucleus echogenicity. Imaging biomarkers, using the 'multimodal approach', may aid in making early, accurate and objective diagnostic decisions, highlight neuroanatomical and pathophysiological mechanisms, as well as assist in evaluating disease progression and therapeutic responses to drugs in clinical trials.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découle