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Enregistrement W2608490856 · doi:10.1016/j.nicl.2017.04.015

White matter hyperintensities are seen only in GRN mutation carriers in the GENFI cohort

2017· article· en· W2608490856 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensWestern UniversityUniversité LavalOccupational Cancer Research CentreHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéUCLH Biomedical Research CentreEngineering and Physical Sciences Research CouncilMedical Research CouncilManchester Biomedical Research CentreAlzheimer NederlandNIHR Cambridge Biomedical Research CentreUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustAlzheimer's SocietyMinistero della SaluteEnte Cassa di Risparmio di FirenzeAlzheimer’s Research UKBrain Research TrustFP7 Information and Communication TechnologiesWolfson FoundationNational Institute for Health and Care ResearchMinistry of HealthZonMwUniversity College LondonWellcome TrustOntario Research FoundationSeventh Framework ProgrammeCanadian Institutes of Health ResearchWellcome
Mots-clésC9orf72Frontotemporal dementiaHyperintensityCohortWhite matterMagnetic resonance imagingInternal medicineMutationCardiologyDementiaPathologyPsychologyMedicineOncologyGeneticsBiologyDiseaseRadiologyGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Genetic frontotemporal dementia is most commonly caused by mutations in the progranulin (GRN), microtubule-associated protein tau (MAPT) and chromosome 9 open reading frame 72 (C9orf72) genes. Previous small studies have reported the presence of cerebral white matter hyperintensities (WMH) in genetic FTD but this has not been systematically studied across the different mutations. In this study WMH were assessed in 180 participants from the Genetic FTD Initiative (GENFI) with 3D T1- and T2-weighed magnetic resonance images: 43 symptomatic (7 GRN, 13 MAPT and 23 C9orf72), 61 presymptomatic mutation carriers (25 GRN, 8 MAPT and 28 C9orf72) and 76 mutation negative non-carrier family members. An automatic detection and quantification algorithm was developed for determining load, location and appearance of WMH. Significant differences were seen only in the symptomatic GRN group compared with the other groups with no differences in the MAPT or C9orf72 groups: increased global load of WMH was seen, with WMH located in the frontal and occipital lobes more so than the parietal lobes, and nearer to the ventricles rather than juxtacortical. Although no differences were seen in the presymptomatic group as a whole, in the GRN cohort only there was an association of increased WMH volume with expected years from symptom onset. The appearance of the WMH was also different in the GRN group compared with the other groups, with the lesions in the GRN group being more similar to each other. The presence of WMH in those with progranulin deficiency may be related to the known role of progranulin in neuroinflammation, although other roles are also proposed including an effect on blood-brain barrier permeability and the cerebral vasculature. Future studies will be useful to investigate the longitudinal evolution of WMH and their potential use as a biomarker as well as post-mortem studies investigating the histopathological nature of the lesions.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,443

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,098
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,310 · 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