MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2847223726 · doi:10.1002/acn3.601

Presymptomatic white matter integrity loss in familial frontotemporal dementia in the <scp>GENFI</scp> cohort: A cross‐sectional diffusion tensor imaging study

2018· article· en· W2847223726 sur OpenAlexafffund
Lize C. Jiskoot, Martina Bocchetta, Jennifer M. Nicholas, David M. Cash, David L. Thomas, Marc Modat, Sébastien Ourselin, Serge A.R.B. Rombouts, Elise G.P. Dopper, Lieke Meeter, Jessica Panman, Rick van Minkelen, Emma L. van der Ende, Laura Donker Kaat, Yolande A.L. Pijnenburg, Barbara Borroni, Daniela Galimberti, Mario Masellis, Maria Carmela Tartaglia, James B. Rowe, Caroline Graff, Fabrizio Tagliavini, Giovanni B. Frisoni, Robert Laforce, Elizabeth Finger, Alexandre de Mendonça, Sandro Sorbi, Janne M. Papma, John C. van Swieten, Jonathan D. Rohrer

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical and Translational Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité LavalOccupational Cancer Research CentreUniversity of TorontoWestern UniversitySunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilStichting DioraphteMinistero della SaluteErasmus Medisch CentrumAlzheimer’s Research UKBrain Research TrustWolfson FoundationNational Institute for Health and Care ResearchAlzheimer NederlandEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchZonMwNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekWellcome TrustCanadian Institutes of Health ResearchWellcome
Mots-clésC9orf72SpleniumCorpus callosumMedicineWhite matterDiffusion MRIInternal capsuleUncinate fasciculusFractional anisotropyFrontotemporal dementiaPathologyDementiaRadiologyMagnetic resonance imagingDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective We aimed to investigate mutation‐specific white matter ( WM ) integrity changes in presymptomatic and symptomatic mutation carriers of the C9orf72 , MAPT , and GRN mutations by use of diffusion‐weighted imaging within the Genetic Frontotemporal dementia Initiative ( GENFI ) study. Methods One hundred and forty mutation carriers (54 C9orf72 , 30 MAPT , 56 GRN ), 104 presymptomatic and 36 symptomatic, and 115 noncarriers underwent 3T diffusion tensor imaging. Linear mixed effects models were used to examine the association between diffusion parameters and years from estimated symptom onset in C9orf72 , MAPT , and GRN mutation carriers versus noncarriers. Post hoc analyses were performed on presymptomatic mutation carriers only, as well as left–right asymmetry analyses on GRN mutation carriers versus noncarriers. Results Diffusion changes in C9orf72 mutation carriers are present significantly earlier than both MAPT and GRN mutation carriers – characteristically in the posterior thalamic radiation and more posteriorly located tracts (e.g., splenium of the corpus callosum, posterior corona radiata), as early as 30 years before estimated symptom onset. MAPT mutation carriers showed early involvement of the uncinate fasciculus and cingulum, sparing the internal capsule, whereas involvement of the anterior and posterior internal capsule was found in GRN . Restricting analyses to presymptomatic mutation carriers only, similar – albeit less extensive – patterns were found: posteriorly located WM tracts (e.g., posterior thalamic radiation, splenium of the corpus callosum, posterior corona radiata) in presymptomatic C9orf72 , the uncinate fasciculus in presymptomatic MAPT , and the internal capsule (anterior and posterior limbs) in presymptomatic GRN mutation carriers. In GRN , most tracts showed significant left–right differences in one or more diffusion parameter, with the most consistent results being found in the UF , EC , RPIC , and ALIC . Interpretation This study demonstrates the presence of early and widespread WM integrity loss in presymptomatic FTD , and suggests a clear genotypic “fingerprint.” Our findings corroborate the notion of FTD as a network‐based disease, where changes in connectivity are some of the earliest detectable features, and identify diffusion tensor imaging as a potential neuroimaging biomarker for disease‐tracking and ‐staging in presymptomatic to early‐stage familial FTD .

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,398

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,138
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,316 · 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

Citations58
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnals of Clinical and Translational NeurologyMême sujetAdvanced Neuroimaging Techniques and ApplicationsTravaux en français237 207