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Enregistrement W4206173960 · doi:10.1002/alz.052189

From brain volumes to subgroup classification in genetic mutation carriers for frontotemporal dementia: A cluster analysis in the GENFI study

2021· article· en· W4206173960 sur OpenAlexaff
Martina Bocchetta, Emily Todd, Jennifer Nicholas, Carolin Heller, Imogen J. Swift, 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

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensMcGill UniversityWestern UniversitySunnybrook Health Science CentreOccupational Cancer Research CentreUniversité LavalUniversity of TorontoHôpital de l'Enfant-Jésus
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFrontotemporal dementiaC9orf72AtrophyDementiaPsychologyGenetic heterogeneityMutationOncologyBrain sizeInternal medicineDiseaseGeneticsMedicineBiologyMagnetic resonance imagingPhenotypeGeneRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Genetic frontotemporal dementia (FTD) is highly heterogeneous, with carriers of mutations in the same gene manifesting different phenotypes. Using in vivo MR images from the Genetic FTD Initiative (GENFI), we aimed to identify subgroups within the same genetic group whose brains were affected differently. Method Cortical and subcortical volumes of interest were generated using automated parcellation methods on volumetric 3T T1‐weighted MRI scans for 479 carriers (198 GRN, 202 C9orf72, and 79 MAPT mutation carriers). W‐scores for 85 volumes of interest were computed from a linear regression model carried out on 298 non‐carrier cognitively normal controls adjusting for the effect of age, sex, total intracranial volume and scanner type. Cluster analyses with the Ward agglomerating method were performed on all w‐scores while considering the three genetic groups independently. The identified clusters were then compared for age, estimated years from onset, global and sum of boxes scores of the CDR® plus NACC FTLD (at baseline and after one year), neurofilament light chain (NfL) levels in the plasma and w‐scores in brain regions typically showing early atrophy (Kruskal‐Wallis test). Result We identified three clusters among the GRN mutation carriers and four in the MAPT and C9orf72 groups, which were all significantly different for the variables reported in the Table (p‐value<0.003). For all three genetic groups, one cluster was formed by patients with a clinical diagnosis of FTD, with more extensive atrophy and increased disease severity. For the remaining clusters, there seemed to be an association with disease severity for MAPT and GRN mutation carriers but not so for C9orf72 expansion carriers where clinical scores were not clearly associated with a specific cluster. Conclusion By only looking at regional brain volumes, we were able to detect different clusters within carriers of mutations in the same gene, with C9orf72 expansion carriers being the most heterogenous group. Further investigations with specific cognitive, clinical and biomarkers correlates, including further follow‐up visits, are needed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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