MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2751250516 · doi:10.1016/j.nicl.2017.09.004

Distinct alterations in Parkinson's medication-state and disease-state connectivity

2017· article· en· W2751250516 sur OpenAlexaff
Bernard Ng, Gaël Varoquaux, Jean Baptiste Poline, Bertrand Thirion, Michael D. Greicius, Kathleen L. Poston

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeurological disorders and treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeLucile Packard Foundation for Children's HealthNational Institute on AgingNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismNational Institutes of HealthStanford UniversityInternational Parkinson and Movement Disorder SocietyNational Center for Advancing Translational SciencesMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésParkinson's diseasePutamenNeurosciencePosterior cingulateResting state fMRIDopaminergicDopamineDiseaseSupplementary motor areaStriatumPsychologyCingulate cortexPrefrontal cortexCaudate nucleusMedicineFunctional magnetic resonance imagingCognitionPathologyCentral nervous system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Altered brain connectivity has been described in people with Parkinson's disease and in response to dopaminergic medications. However, it is unclear whether dopaminergic medications primarily 'normalize' disease related connectivity changes or if they induce unique alterations in brain connectivity. Further, it is unclear how these disease- and medication-associated changes in brain connectivity relate differently to specific motor manifestations of disease, such as bradykinesia/rigidity and tremor. In this study, we applied a novel covariance projection approach in combination with a bootstrapped permutation test to resting state functional MRI data from 57 Parkinson's disease and 20 healthy control participants to determine the Parkinson's medication-state and disease-state connectivity changes associated with different motor manifestations of disease. First, we identified brain connections that best classified Parkinson's disease ON versus OFF dopamine and Parkinson's disease versus healthy controls, achieving 96.9 ± 5.9% and 72.7 ± 12.4% classification accuracy, respectively. Second, we investigated the connections that significantly contribute to the classifications. We found that the connections greater in Parkinson's disease OFF compared to ON dopamine are primarily between motor (cerebellum and putamen) and posterior cortical regions, such as the posterior cingulate cortex. By contrast, connections that are greater in ON compared to OFF dopamine are between the right and left medial prefrontal cortex. We also identified the connections that are greater in healthy control compared to Parkinson's disease and found the most significant connections are associated with primary motor regions, such as the striatum and the supplementary motor area. Notably, these are different connections than those identified in Parkinson's disease OFF compared to ON. Third, we determined which of the Parkinson's medication-state and disease-state connections are associated with the severity of different motor symptoms. We found two connections correlate with both bradykinesia/rigidity severity and tremor severity, whereas four connections correlate with only bradykinesia/rigidity severity, and five connections correlate with only tremor severity. Connections that correlate with only tremor severity are anchored by the cerebellum and the supplemental motor area, but only those connections that include the supplemental motor area predict dopaminergic improvement in tremor. Our results suggest that dopaminergic medications do not simply 'normalize' abnormal brain connectivity associated with Parkinson's disease, but rather dopamine drives distinct connectivity changes, only some of which are associated with improved motor symptoms. In addition, the dissociation between of connections related to severity of bradykinesia/rigidity versus tremor highlights the distinct abnormalities in brain circuitry underlying these specific motor symptoms.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,549

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,387
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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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

Citations48
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNeuroImage ClinicalMême sujetNeurological disorders and treatmentsTravaux en français237 207