Noradrenergic Deficits in Parkinson Disease Imaged with<sup>11</sup>C-MeNER
Notice bibliographique
Résumé
Degeneration of noradrenergic neurons may underlie the disabling nonmotor symptoms in patients with Parkinson disease (PD). Quantification of the loss of noradrenergic neurons by means of neuroimaging has been limited by the lack of radioligands that are selective for noradrenergic neurotransmission. The radioligand (<i>S,S</i>)-<sup>11</sup>C-2-(α-(2-methoxyphenoxy)benzyl)morpholine (<sup>11</sup>C-MeNER) is a highly selective inhibitor of noradrenaline transporters, and PET studies suggest that this radioligand is suitable for quantitative neuroimaging of noradrenergic deficits in human brain in vivo. In the present investigation, we used PET with <sup>11</sup>C-MeNER to map the density of noradrenaline transporters in groups of patients with PD and age-matched healthy controls. <b>Methods:</b> After administration of <sup>11</sup>C-MeNER, 15 nondemented patients with PD and 10 healthy subjects underwent 90-min dynamic PET. We determined <sup>11</sup>C-MeNER binding potential relative to nondisplaceable binding potential (BP<sub>ND</sub>) by multilinear analysis, simplified reference tissue model 2, and multilinear reference tissue model 2. <b>Results:</b> Metabolism of <sup>11</sup>C-MeNER did not differ between groups. The simplified reference tissue model 2 and the multilinear reference tissue model 2 were used to determine <sup>11</sup>C-MeNER BP<sub>ND</sub>. <sup>11</sup>C-MeNER BP<sub>ND</sub> was reduced in the PD group compared with the control subjects, with regionally significant declines in the thalamus and nucleus ruber. Tremor was associated with higher tracer binding in the PD group on multivariate regression analysis. <b>Conclusion:</b> To our knowledge, this was the first specific quantification of noradrenergic denervation in PD patients in vivo. In agreement with predictions from determinations in vitro, we discovered a decline of noradrenergic projections in vivo in brain of PD patients.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».