Origins of atrophy in Parkinson linked to early onset and local transcription patterns
Notice bibliographique
Résumé
Abstract There is enormous clinical value in inferring the brain regions initially atrophied in Parkinson disease for individual patients and understanding its relationship with clinical and genetic risk factors. The aim of this study is to leverage a new seed-inference algorithm demonstrated for Alzheimer’s disease to the Parkinsonian context and to cluster patients in meaningful subgroups based on these incipient atrophy patterns. Instead of testing brain regions separately as the likely initiation site for each patient, we solve an L1-penalized optimization problem that can return a more predictive heterogeneous, multi-locus seed patterns. A cluster analysis of the individual seed patterns reveals two distinct subgroups (S1 versus S2). The S1 subgroup is characterized by the involvement of the brainstem and ventral nuclei, and S2 by cortex and striatum. Post hoc analysis in features not included in the clustering shows significant differences between subgroups regarding age of onset and local transcriptional patterns of Parkinson-related genes. Top genes associated with regional microglial abundance are strongly associated with subgroup S1 but not with S2. Our results suggest two distinct aetiological mechanisms operative in Parkinson disease. The interplay between immune-related genes, lysosomal genes, microglial abundance and atrophy initiation sites may explain why the age of onset for patients in S1 is on average 4.5 years later than for those in S2. We highlight and compare the most prominently affected brain regions for both subgroups. Altogether, our findings may improve current screening strategies for early Parkinson onsetters.
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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) | 0,000 | 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 ».