MRI characteristics of Japanese macaque encephalomyelitis: Comparison to human diseases
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Purpose To describe MRI findings in Japanese macaque encephalomyelitis (JME) with emphasis on lesion characteristics, lesion evolution, normal‐appearing brain tissue, and similarities to human demyelinating disease. Methods MRI data were obtained from 114 Japanese macaques, 30 presenting neurological signs of JME. All animals were screened for presence of T 2 ‐weighted white matter signal hyperintensities; animals with behavioral signs of JME were additionally screened for contrast‐enhancing lesions. Whole‐brain quantitative T 1 maps were collected, and histogram analysis was performed with regression across age to evaluate microstructural changes in normal appearing brain tissue in JME and neurologically normal animals. Quantitative estimates of blood‐brain‐barrier (BBB) permeability to gadolinium‐based‐contrast agent (GBCA) were obtained in acute, GBCA‐enhancing lesions. Longitudinal imaging data were acquired for 15 JME animals. Results One hundred and seventy‐three focal GBCA‐enhancing lesions were identified in 30 animals demonstrating behavioral signs of neurological dysfunction. JME GBCA‐enhancing lesions were typically focal and ovoid, demonstrating highest BBB GBCA permeability in the lesion core, similar to acute, focal multiple sclerosis lesions. New GBCA‐enhancing lesions arose rapidly from normal‐appearing tissue, and BBB permeability remained elevated for weeks. T 1 values in normal‐appearing tissue were significantly associated with age, but not with sex or disease. Conclusions Intense, focal neuroinflammation is a key MRI finding in JME. Several features of JME compare directly to human inflammatory demyelinating diseases. Investigation of JME combined with the development and validation of noninvasive imaging biomarkers offers substantial potential to improve diagnostic specificity and contribute to the understanding of human demyelinating diseases.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».