<scp>Neuromelanin‐MRI</scp> to Quantify and Track Nigral Depigmentation in Parkinson's Disease: A Multicenter Longitudinal Study Using Template‐Based Standardized Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical diagnosis and monitoring of Parkinson's disease (PD) remain challenging because of the lack of an established biomarker. Neuromelanin-magnetic resonance imaging (NM-MRI) is an emerging biomarker of nigral depigmentation indexing the loss of melanized neurons but has unknown prospective diagnostic and tracking performance in multicenter settings. OBJECTIVES: The aim was to investigate the diagnostic accuracy of NM-MRI in early PD in a multiprotocol setting and to determine and compare serial NM-MRI changes in PD and controls. METHODS: In this longitudinal case-control 3 T MRI study, 148 patients and 97 controls were included from six UK clinical centers, of whom 140 underwent a second scan after 1.5 to 3 years. An automated template-based analysis was applied for subregional substantia nigra NM-MRI contrast and volume assessment. A point estimate of the period of prediagnostic depigmentation was computed. RESULTS: All NM metrics performed well to discriminate patients from controls, with receiver operating characteristic showing 85% accuracy for ventral NM contrast and 83% for volume. Generalizability using a priori volume cutoff was good (79% accuracy). Serial MRI demonstrated accelerated NM loss in patients compared to controls. Ventral NM contrast loss was point estimated to start 5 to 6 years before clinical diagnosis. Ventral nigral depigmentation was greater in the most affected side, more severe cases, and nigral NM volume change correlated with change in motor severity. CONCLUSIONS: We demonstrate that NM-MRI provides clinically useful diagnostic information in early PD across protocols, platforms, and sites. It provides methods and estimated depigmentation rates that highlight the potential to detect preclinical PD and track progression for biomarker-enabled clinical trials. © 2022 The Authors. Movement Disorders published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International Parkinson and Movement Disorder Society.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Empirique Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | low |
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 validéeÉtiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».