Predicting disability progression and cognitive worsening in multiple sclerosis using patterns of grey matter volumes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In multiple sclerosis (MS), MRI measures at the whole brain or regional level are only modestly associated with disability, while network-based measures are emerging as promising prognostic markers. We sought to demonstrate whether data-driven patterns of covarying regional grey matter (GM) volumes predict future disability in secondary progressive MS (SPMS). METHODS: We used cross-sectional structural MRI, and baseline and longitudinal data of Expanded Disability Status Scale, Nine-Hole Peg Test (9HPT) and Symbol Digit Modalities Test (SDMT), from a clinical trial in 988 people with SPMS. We processed T1-weighted scans to obtain GM probability maps and applied spatial independent component analysis (ICA). We repeated ICA on 400 healthy controls. We used survival models to determine whether baseline patterns of covarying GM volume measures predict cognitive and motor worsening. RESULTS: We identified 15 patterns of regionally covarying GM features. Compared with whole brain GM, deep GM and lesion volumes, some ICA components correlated more closely with clinical outcomes. A mainly basal ganglia component had the highest correlations at baseline with the SDMT and was associated with cognitive worsening (HR=1.29, 95% CI 1.09 to 1.52, p<0.005). Two ICA components were associated with 9HPT worsening (HR=1.30, 95% CI 1.06 to 1.60, p<0.01 and HR=1.21, 95% CI 1.01 to 1.45, p<0.05). ICA measures could better predict SDMT and 9HPT worsening (C-index=0.69-0.71) compared with models including only whole and regional MRI measures (C-index=0.65-0.69, p value for all comparison <0.05). CONCLUSIONS: The disability progression was better predicted by some of the covarying GM regions patterns, than by single regional or whole-brain measures. ICA, which may represent structural brain networks, can be applied to clinical trials and may play a role in stratifying participants who have the most potential to show a treatment effect.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».