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Enregistrement W2760933032 · doi:10.1093/brain/awx247

In vivo characterization of cortical and white matter neuroaxonal pathology in early multiple sclerosis

2017· article· en· W2760933032 sur OpenAlexaff
Tobias Granberg, Qiuyun Fan, Constantina A. Treaba, Russell Ouellette, Elena Herranz, Gabriel Mangeat, Céline Louapre, Julien Cohen‐Adad, Eric C. Klawiter, Jacob A. Sloane, Caterina Mainero

Notice bibliographique

RevueBrain · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Center for Research ResourcesNational Institute of Mental HealthSvenska Sällskapet för Medicinsk ForskningNational Multiple Sclerosis Society
Mots-clésWhite matterMultiple sclerosisMyelinPathologyFractional anisotropyDiffusion MRIMagnetic resonance imagingCortex (anatomy)MedicineLesionNeuroscienceCentral nervous systemBiologyRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuroaxonal pathology is a main determinant of disease progression in multiple sclerosis; however, its underlying pathophysiological mechanisms, including its link to inflammatory demyelination and temporal occurrence in the disease course are still unknown. We used ultra-high field (7 T), ultra-high gradient strength diffusion and T1/T2-weighted myelin-sensitive magnetic resonance imaging to characterize microstructural changes in myelin and neuroaxonal integrity in the cortex and white matter in early stage multiple sclerosis, their distribution in lesional and normal-appearing tissue, and their correlations with neurological disability. Twenty-six early stage multiple sclerosis subjects (disease duration ≤5 years) and 24 age-matched healthy controls underwent 7 T T2*-weighted imaging for cortical lesion segmentation and 3 T T1/T2-weighted myelin-sensitive imaging and neurite orientation dispersion and density imaging for assessing microstructural myelin, axonal and dendrite integrity in lesional and normal-appearing tissue of the cortex and the white matter. Conventional mean diffusivity and fractional anisotropy metrics were also assessed for comparison. Cortical lesions were identified in 92% of early multiple sclerosis subjects and they were characterized by lower intracellular volume fraction (P = 0.015 by paired t-test), lower myelin-sensitive contrast (P = 0.030 by related-samples Wilcoxon signed-rank test) and higher mean diffusivity (P = 0.022 by related-samples Wilcoxon signed-rank test) relative to the contralateral normal-appearing cortex. Similar findings were observed in white matter lesions relative to normal-appearing white matter (all P < 0.001), accompanied by an increased orientation dispersion (P < 0.001 by paired t-test) and lower fractional anisotropy (P < 0.001 by related-samples Wilcoxon signed-rank test) suggestive of less coherent underlying fibre orientation. Additionally, the normal-appearing white matter in multiple sclerosis subjects had diffusely lower intracellular volume fractions than the white matter in controls (P = 0.029 by unpaired t-test). Cortical thickness did not differ significantly between multiple sclerosis subjects and controls. Higher orientation dispersion in the left primary motor-somatosensory cortex was associated with increased Expanded Disability Status Scale scores in surface-based general linear modelling (P < 0.05). Microstructural pathology was frequent in early multiple sclerosis, and present mainly focally in cortical lesions, whereas more diffusely in white matter. These results suggest early demyelination with loss of cells and/or cell volumes in cortical and white matter lesions, with additional axonal dispersion in white matter lesions. In the cortex, focal lesion changes might precede diffuse atrophy with cortical thinning. Findings in the normal-appearing white matter reveal early axonal pathology outside inflammatory demyelinating 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.

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)0,001
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 enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,244 · 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

Citations184
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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