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Enregistrement W3112317484 · doi:10.1002/alz.046404

The evolution of brain atrophy across the disease spectrum of familial frontotemporal dementia

2020· article· en· W3112317484 sur OpenAlexaff
Adam M. Staffaroni, Sheng‐Yang Matthew Goh, Yann Cobigo, Elise Ong, Suzee E. Lee, Kaitlin B. Casaletto, Amy Wolf, Leah K. Forsberg, Nupur Ghoshal, Neill R. Graff‐Radford, Murray Grossman, Hilary W. Heuer, Ging‐Yuek Robin Hsiung, Kejal Kantarci, David S. Knopman, Walter K. Kremers, Ian R. Mackenzie, Bruce L. Miller, Otto Pedraza, Katya Rascovsky, Maria Carmela Tartaglia, Zbigniew K. Wszołek, Joel H. Kramer, John Kornak, Bradley F. Boeve, Adam L. Boxer, Howard J. Rosen

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaVancouver Coastal Health Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésC9orf72Frontotemporal dementiaAtrophyFrontotemporal lobar degenerationDementiaClinical Dementia RatingPathologyOncologyPsychologyMedicineDiseaseInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Familial frontotemporal dementia (f‐FTLD) is typically caused by mutations in one of three genes: microtubule‐associated protein tau (MAPT), progranulin (GRN), and a repeat expansion in the chromosome 9 open reading frame 72 (C9orf72) gene. Accurate characterization of the natural history of each mutation is important for clinical prognostication and clinical trial design, and it could shed light on disease biology. Such models have not been thoroughly developed using participants that represent all disease stages, with longitudinal data. We characterized the trajectory of atrophy in each gene by using longitudinal voxel‐wise analyses of gray matter volume, and we assessed whether functional independence declined in tandem. Method F‐FTLD participants (n=100) with a known mutation (MAPT+ (n=28), GRN+ (n=33), C9orf72+ (n=39)) were grouped according to disease stage (CDR®+NACC FTLD module). We included participants with at least two structural MRIs at a given disease stage: presymptomatic (CDR®+NACC‐FTLD=0, n=57), mild/questionable (CDR®+NACC‐FTLD=0.5, n=15), and symptomatic (CDR®+NACC‐FTLD ≥1, n=28). We fitted longitudinal linear mixed effects models to extract mean atrophy rates in each lobe compared to longitudinal imaging from family members without mutations (n=60). All results presented below were significant at p<.001. Result Using the left frontal lobe as an exemplar, in the presymptomatic stage, MAPT mutation carriers showed the greatest rate of atrophy compared to controls (88 mm3/year more volume loss than controls), followed by GRN+ (65 mm3/year) and then C9orf72+ (49 mm3/year). In the mild/questionable stage, MAPT+ showed a greater divergence from controls (374 mm3/year) than did GRN+ (107 mm3/year) or C9orf72+ (223 mm3/year). In the symptomatic stage, MAPT+ again lost volume at the fastest rate (2,099 mm3/year), followed by GRN+ (1,360 mm3/year). C9orf72 expansion carriers showed a much slower rate of volume loss (115 mm3/year). Similar patterns were observed for other brain regions. In contrast to the imaging results, C9orf72+ exhibited similar rates of functional decline compared to GRN+ and MAPT+ at all levels of disease severity. Conclusion The primary f‐FTLD genes show divergent atrophy trajectories as a function of disease stage, with C9orf72 expansion carriers exhibiting a slow degeneration throughout the disease course, possibly due to unique pathophysiological mechanisms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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