E11 Compensation in huntington’s disease
Notice bibliographique
Résumé
Background Compensation accounts for the dissociation between pathology and absence of behavioural change during premanifest stages of Huntington’s disease (HD). Despite neuronal loss, individuals with premanifest HD function at a level similar to that of a healthy population. Neural mechanisms underlying compensation, however, are generally poorly understood due to the lack of an operational definition of compensation. Here, we describe the first example of the modelling and empirical testing of compensation in HD. Aims We hypothesise that compensation occurs where increased brain activation is required to maintain normal levels of behaviour until pathology becomes too severe. A compensatory relationship is thus characterised by non-linear longitudinal trajectories of brain activity and behaviour as disease load increases linearly across sequential phases of disease progression. Methods We tested our model in a large cohort of premanifest and early HD gene-carriers from the TrackOn-HD study. Focusing on both cognitive and motor networks, brain activity was measured using task and resting-state fMRI, volumetric loss by structural MRI and behaviour by task performance. Compensation was tested for across three sequential phases of disease progression. Results Maintained global cognition was associated with increased effective connectivity between the left and right dorsolateral prefrontal cortex, an important region for cognitive processing, while maintained motor performance was associated with increased connectivity between bilateral premotor cortex. Conclusions Our empirical findings demonstrate theoretically-defined compensation in HD in networks central to the HD phenotype and can now be used to test both cross-sectional and longitudinal compensation in other neurodegenerative disease with similar patterns to HD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».