Brain Damage and Gene Expression Across Hereditary Spastic Paraplegia Subtypes
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spinal cord has been considered the main target of damage in hereditary spastic paraplegias (HSPs), but mounting evidence indicates that the brain is also affected. Despite this, little is known about the brain signature of HSPs, in particular regarding stratification for specific genetic subtypes. OBJECTIVE: We aimed to characterize cerebral and cerebellar damage in five HSP subtypes (9 SPG3A, 27 SPG4, 10 SPG7, 9 SPG8, and 29 SPG11) and to uncover the clinical and gene expression correlates. METHODS: We obtained high-resolution brain T1 and diffusion tensor image (DTI) datasets in this cross-sectional case-control study (n = 84). The MRICloud, FreeSurfer, and CERES-SUIT pipelines were employed to assess cerebral gray (GM) and white matter (WM) as well as the cerebellum. RESULTS: Brain abnormalities were found in all but one HSP group (SPG3A), but the patterns were gene-specific: basal ganglia, thalamic, and posterior WM involvement in SPG4; diffuse WM and cerebellar involvement in SPG7; cortical thinning at the motor cortices and pallidal atrophy in SPG8; and widespread GM, WM, and deep cerebellar nuclei damage in SPG11. Abnormal regions in SPG4 and SPG8 matched those with higher SPAST and WASHC5 expression, whereas in SPG7 and SPG11 this concordance was only noticed in the cerebellum. CONCLUSIONS: Brain damage is a conspicuous feature of HSPs (even for pure subtypes), but the pattern of abnormalities is genotype-specific. Correlation between brain structural damage and gene expression maps is different for autosomal dominant and recessive HSPs, pointing to distinct pathophysiological mechanisms underlying brain damage in these subgroups of the disease. © 2021 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».