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Enregistrement W3150601816 · doi:10.1016/j.nicl.2021.102646

Differential early subcortical involvement in genetic FTD within the GENFI cohort

2021· article· en· W3150601816 sur OpenAlexafffund
Martina Bocchetta, Emily Todd, Georgia Peakman, David M. Cash, Rhian S. Convery, Lucy L. Russell, David L. Thomas, Juan Eugenio Iglesias, John C. van Swieten, Lize C. Jiskoot, Harro Seelaar, Barbara Borroni, Daniela Galimberti, Raquel Sánchez‐Valle, Robert Laforce, Fermín Moreno, Matthis Synofzik, Caroline Graff, Mario Masellis, Maria Carmela Tartaglia, James B. Rowe, Rik Vandenberghe, Elizabeth Finger, Fabrizio Tagliavini, Alexandre de Mendonça, Isabel Santana, Christopher Butler, Simon Ducharme, Alexander Gerhard, Adrian Danek, Johannes Levin, Markus Otto, Sandro Sorbi, Isabelle Le Ber, Florence Pasquier, Jonathan D. Rohrer, Sónia Afonso, Maria Rosário Almeida, Sarah Anderl‐Straub, Christin Andersson, Anna Antonell, Silvana Archetti, Andrea Arighi, Mircea Balasa, Myriam Barandiarán, Núria Bargalló, Benjamin Bender, Alberto Benussi, Maxime Bertoux, Anne Bertrand, Valentina Bessi, Sandra E. Black, Sergi Borrego‐Écija, José Brás, Alexis Brice, Rose Bruffaerts, Agnès Camuzat, Marta Cañada, Valentina Cantoni, Paola Caroppo, Miguel Castelo‐Branco, Olivier Colliot, Thomas Cope, Vincent Deramecourt, María de Arriba, Giuseppe Di Fede, Alina Díez, Diana Duro, Chiara Fenoglio, Camilla Ferrari, Catarina B. Ferreira, Nick C. Fox, Morris Freedman, Giorgio Fumagalli, Aurélie Funkiewiez, Alazne Gabilondo, Roberto Gasparotti, Serge Gauthier, Stefano Gazzina, Giorgio Giaccone, Ana Gorostidi, Caroline Greaves, Rita Guerreiro, Carolin Heller, Tobias Hoegen, Begoña Indakoetxea, Vesna Jelić, Hans‐Otto Karnath, Ron Keren, Grégory Kuchcinski, Tobias Langheinrich, Thibaud Lebouvier, Maria João Leitão, Albert Lladó, Gemma Lombardi, Sandra Loosli, Carolina Maruta, Simon Mead, Lieke Meeter, Gabriel Miltenberger, Rick van Minkelen, Sara Mitchell, Katrina Moore, Benedetta Nacmias, Annabel Nelson, Jennifer Nicholas, Linn Öijerstedt, Jaume Olives, Sébastien Ourselin, Alessandro Padovani, Jessica Panman, Janne M. Papma, Yolande A.L. Pijnenburg, Cristina Polito, Enrico Premi, Sara Prioni, Catharina Prix, Rosa Rademakers, Veronica Redaelli, Daisy Rinaldi, Timothy Rittman, Ekaterina Rogaeva, Adeline Rollin, Pedro Rosa‐Neto, Giacomina Rossi, Martin N. Rossor, Beatriz Santiago, Dario Saracino, Sabrina Sayah, Elio Scarpini, Sonja Schönecker, Elisa Semler, Rachelle Shafei, Christen Shoesmith, Imogen J. Swift, Miguel Tábuas‐Pereira, Mikel Tainta, Ricardo Taipa, David Tang-Wai, Paul Thompson, Håkan Thonberg, Carolyn Timberlake, Pietro Tiraboschi, Philip Van Damme, Mathieu Vandenbulcke, Michele Veldsman, Ana Verdelho, Jorge Villanúa, Jason D. Warren, Carlo Wilke, Ione Woollacott, Elisabeth Wlasich, Henrik Zetterberg, Miren Zulaica

Notice bibliographique

RevueNeuroImage Clinical · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMcGill UniversityHealth Sciences CentreWestern UniversitySunnybrook Health Science CentreToronto Western HospitalUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthUCLH Biomedical Research CentreEuropean Research CouncilMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchAssociation for Frontotemporal DegenerationRosetrees TrustNational Institutes of HealthUniversidade de CoimbraUK Dementia Research InstituteAlzheimer's SocietyMinistero della SaluteAlzheimer’s Research UKBrain Research UKDeutsche ForschungsgemeinschaftWolfson FoundationNIHR Cambridge Biomedical Research CentreInstitute on the Environment, University of MinnesotaWellcome TrustUniversity College LondonNvidiaAgence Nationale de la RechercheNational Institute for Health and Care ResearchEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease Research
Mots-clésC9orf72HippocampusSubiculumNeuroscienceGrey matterPsychologyAtrophyAmygdalaTrinucleotide repeat expansionPathologyBiologyWhite matterMedicineGeneticsMagnetic resonance imagingAlleleDentate gyrus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Studies have previously shown evidence for presymptomatic cortical atrophy in genetic FTD. Whilst initial investigations have also identified early deep grey matter volume loss, little is known about the extent of subcortical involvement, particularly within subregions, and how this differs between genetic groups. METHODS: 480 mutation carriers from the Genetic FTD Initiative (GENFI) were included (198 GRN, 202 C9orf72, 80 MAPT), together with 298 non-carrier cognitively normal controls. Cortical and subcortical volumes of interest were generated using automated parcellation methods on volumetric 3 T T1-weighted MRI scans. Mutation carriers were divided into three disease stages based on their global CDR® plus NACC FTLD score: asymptomatic (0), possibly or mildly symptomatic (0.5) and fully symptomatic (1 or more). RESULTS: In all three groups, subcortical involvement was seen at the CDR 0.5 stage prior to phenoconversion, whereas in the C9orf72 and MAPT mutation carriers there was also involvement at the CDR 0 stage. In the C9orf72 expansion carriers the earliest volume changes were in thalamic subnuclei (particularly pulvinar and lateral geniculate, 9-10%) cerebellum (lobules VIIa-Crus II and VIIIb, 2-3%), hippocampus (particularly presubiculum and CA1, 2-3%), amygdala (all subregions, 2-6%) and hypothalamus (superior tuberal region, 1%). In MAPT mutation carriers changes were seen at CDR 0 in the hippocampus (subiculum, presubiculum and tail, 3-4%) and amygdala (accessory basal and superficial nuclei, 2-4%). GRN mutation carriers showed subcortical differences at CDR 0.5 in the presubiculum of the hippocampus (8%). CONCLUSIONS: C9orf72 expansion carriers show the earliest and most widespread changes including the thalamus, basal ganglia and medial temporal lobe. By investigating individual subregions, changes can also be seen at CDR 0 in MAPT mutation carriers within the limbic system. Our results suggest that subcortical brain volumes may be used as markers of neurodegeneration even prior to the onset of prodromal symptoms.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations65
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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