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Enregistrement W3176508287 · doi:10.1212/wnl.0000000000012410

Characterizing the Clinical Features and Atrophy Patterns of <i>MAPT</i> -Related Frontotemporal Dementia With Disease Progression Modeling

2021· article· en· W3176508287 sur OpenAlexafffund
Alexandra L. Young, Martina Bocchetta, Lucy L. Russell, Rhian S. Convery, Georgia Peakman, Emily Todd, David M. Cash, Caroline Greaves, John C. van Swieten, Lize C. Jiskoot, Harro Seelaar, Fermín Moreno, Raquel Sánchez‐Valle, Barbara Borroni, Robert Laforce, Mario Masellis, Maria Carmela Tartaglia, Caroline Graff, Daniela Galimberti, James B. Rowe, Elizabeth Finger, Matthis Synofzik, Rik Vandenberghe, Alexandre de Mendonça, Fabrizio Tagliavini, Isabel Santana, Simon Ducharme, Christopher Butler, Alexander Gerhard, Johannes Levin, Adrian Danek, Markus Otto, Sandro Sorbi, Steven Williams, Daniel C. Alexander, Jonathan D. Rohrer, Martin N. Rossor, Nick C. Fox, Jason D. Warren, Ione Woollacott, Rachelle Shafei, Carolin Heller, Imogen J. Swift, Katrina Moore, Rita Guerreiro, José Brás, David L. Thomas, Jennifer Nicholas, Simon Mead, Lieke Meeter, Jessica Panman, Janne M. Papma, Jackie M. Poos, Rick van Minkelen, Yolande A.L. Pijnenburg, Myriam Barandiarán, Begoña Indakoetxea, Alazne Gabilondo, Mikel Tainta, María de Arriba, Ana Gorostidi, Miren Zulaica, Jorge Villanúa, Zigor Díaz, Sergi Borrego‐Écija, Jaume Olives, Albert Lladó, Mircea Balasa, Anna Antonell, Núria Bargalló, Enrico Premi, Maura Cosseddu, Stefano Gazzina, Alessandro Padovani, Roberto Gasparotti, Silvana Archetti, Sandra E. Black, Sara Mitchell, Ekaterina Rogaeva, Morris Freedman, Ron Keren, David F. Tang‐Wai, Linn Öijerstedt, Christin Andersson, Vesna Jelić, Håkan Thonberg, Andrea Arighi, Chiara Fenoglio, Elio Scarpini, Giorgio Fumagalli, Thomas Cope, Carolyn Timberlake, Timothy Rittman, Christen Shoesmith, Rosa Rademakers, Carlo Wilke, H.‐O. Karnath, Benjamin Bender, Rose Bruffaerts, Philip Van Damme, Mathieu Vandenbulcke, Catarina B. Ferreira, Gabriel Miltenberger, Carolina Maruta, Ana Verdelho, Sònia Afonso, Ricardo Taipa, Paola Caroppo, Giuseppe Di Fede, Giorgio Giaccone, Sara Prioni, Veronica Redaelli, Giacomina Rossi, Pietro Tiraboschi, Diana Duro, Maria Rosário Almeida, Miguel Castelo‐Branco, Maria João Leitão, Miguel Tábuas‐Pereira, Beatriz Santiago, Serge Gauthier, Pedro Rosa‐Neto, Michele Veldsman, Paul Thompson, Catharina Prix, Tobias Hoegen, Elisabeth Wlasich Mag.rer.nat, Sandra Loosli, Sonja Schönecker, Elisa Semler Dr.hum.bio, Sarah Anderl‐Straub, Benedetta Nacmias, Camilla Ferrari, Cristina Polito, Gemma Lombardi, Valentina Bessi

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensHealth Sciences CentreMcGill University Health CentreMontreal Neurological Institute and HospitalSunnybrook Health Science CentreWestern University
Organismes subventionnairesUK Dementia Research InstituteMinistero della SaluteNIHR Cambridge Biomedical Research CentreEuropean CommissionCanadian Institutes of Health ResearchGuarantors of BrainAstex PharmaceuticalsWolfson FoundationBrain Research TrustWellcome TrustAlzheimer's SocietyDeutsche ForschungsgemeinschaftBrain Research UKMenzies Centre for Australian Studies, King's College London, University of LondonEli Lilly and CompanyNational Institute for Health and Care ResearchEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchMedical Research CouncilBiogenAssociation for Frontotemporal Degeneration
Mots-clésFrontotemporal dementiaAtrophyTemporal lobeTemporal cortexFrontotemporal lobar degenerationPsychologyPathologyDementiaNeuroscienceMutationBiologyMedicineEpilepsyGeneticsDiseaseGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<h3>Background and Objective</h3> Mutations in the <i>MAPT</i> gene cause frontotemporal dementia (FTD). Most previous studies investigating the neuroanatomical signature of <i>MAPT</i> mutations have grouped all different mutations together and shown an association with focal atrophy of the temporal lobe. The variability in atrophy patterns between each particular <i>MAPT</i> mutation is less well-characterized. We aimed to investigate whether there were distinct groups of <i>MAPT</i> mutation carriers based on their neuroanatomical signature. <h3>Methods</h3> We applied Subtype and Stage Inference (SuStaIn), an unsupervised machine learning technique that identifies groups of individuals with distinct progression patterns, to characterize patterns of regional atrophy in <i>MAPT-</i>associated FTD within the Genetic FTD Initiative (GENFI) cohort study. <h3>Results</h3> Eighty-two <i>MAPT</i> mutation carriers were analyzed, the majority of whom had P301L, IVS10+16, or R406W mutations, along with 48 healthy noncarriers. SuStaIn identified 2 groups of <i>MAPT</i> mutation carriers with distinct atrophy patterns: a temporal subtype, in which atrophy was most prominent in the hippocampus, amygdala, temporal cortex, and insula; and a frontotemporal subtype, in which atrophy was more localized to the lateral temporal lobe and anterior insula, as well as the orbitofrontal and ventromedial prefrontal cortex and anterior cingulate. There was one-to-one mapping between IVS10+16 and R406W mutations and the temporal subtype and near one-to-one mapping between P301L mutations and the frontotemporal subtype. There were differences in clinical symptoms and neuropsychological test scores between subtypes: the temporal subtype was associated with amnestic symptoms, whereas the frontotemporal subtype was associated with executive dysfunction. <h3>Conclusion</h3> Our results demonstrate that different <i>MAPT</i> mutations give rise to distinct atrophy patterns and clinical phenotype, providing insights into the underlying disease biology and potential utility for patient stratification in therapeutic trials.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,326
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.

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

Citations66
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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