Repetitive transcranial magnetic stimulation improves Parkinson’s freezing of gait via normalizing brain connectivity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Robust, effective treatments for Parkinson’s freezing of gait remain elusive. Our previous study revealed beneficial effects of high-frequency rTMS over the supplementary motor area. The present study aims to explore the neural mechanisms of rTMS treatments utilizing novel exploratory multivariate approaches. We first conducted a resting-state functional MRI study with a group of 40 Parkinson’s disease patients with freezing of gait, 31 without freezing of gait, and 30 normal controls. A subset of 30 patients with freezing of gait ( verum group: N = 20; sham group: N = 10) who participated the aforementioned rTMS study underwent another scan after the treatments. Using the baseline scans, the imaging biomarkers for freezing of gait and Parkinson’s disease were developed by contrasting the connectivity profiles of patients with freezing of gait to those without freezing of gait and normal controls, respectively. These two biomarkers were then interrogated to assess the rTMS effects on connectivity patterns. Results showed that the freezing of gait biomarker was negatively correlated with Freezing of Gait Questionnaire score ( r = −0.6723, p < 0.0001); while the Parkinson’s disease biomarker was negatively correlated with MDS-UPDRS motor score ( r = −0.7281, p < 0.0001). After the rTMS treatment, both the freezing of gait biomarker (0.326 ± 0.125 vs. 0.486 ± 0.193, p = 0.0071) and Parkinson’s disease biomarker (0.313 ± 0.126 vs. 0.379 ± 0.155, p = 0.0378) were significantly improved in the verum group; whereas no significant biomarker changes were found in the sham group. Our findings indicate that high-frequency rTMS over the supplementary motor area confers the beneficial effect jointly through normalizing abnormal brain functional connectivity patterns specifically associated with freezing of gait, in addition to normalizing overall disrupted connectivity patterns seen in Parkinson’s disease.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».