Striatal Dopaminergic Asymmetry as a marker of Brain-First and Body-First Subtypes in de novo Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently, the α-Synuclein Origin and Connectome (SOC) model of Parkinson’s disease (PD) has been proposed, which predicts a more malignant clinical subtype and symmetrical neurodegeneration in body-first compared to brain-first PD. Here, motor symptoms (MDS-UPDRS III), non-motor symptoms (NMSQ) and T1 MRI data of an incident de novo PD cohort, were compared between PD subjects with levels of putaminal dopaminergic asymmetry in the lowest tertile (PD-sym, n=41) and highest tertile (PD-asym, n=41), as measured by FDOPA-PET. PD-sym was associated with a higher burden of motor symptoms and non-motor symptoms with a probable neurological substrate caudally from the substantia nigra. Though overall brain volume was lower in PD-sym, no differences in the volumes and asymmetricity of specific brain regions could be found between PD-sym and PD-asym after adjusting for multiple testing. The more malignant clinical picture suggests an overrepresentation of body-first PD subjects in PD-sym according to the SOC-model. Also, lower overall brain volumes were found in PD-sym. However, structural MRI data might not be sufficient to assess regional differential degeneration between PD-sym and PD-asym in de novo PD. Additional imaging modalities and longitudinal follow-up could be required to support or reject the SOC-model.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».