Susceptibility Magnetic Resonance Imaging Correlates with Glial Density and Tau in the Substantia Nigra Pars Compacta
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Susceptibility magnetic resonance imaging (MRI) is sensitive to iron‐related changes in the substantia nigra pars compacta (SNc), the key pathologic locus of parkinsonisms. It is unclear, however, if iron deposition in the SNc is associated with its neurodegeneration. Objective The objective of this study was to test whether susceptibility MRI metrics in parkinsonisms are associated with SNc neuropathologic features of dopaminergic neuron loss, gliosis, and α‐synuclein and tau burden. Methods This retrospective study included 27 subjects with both in vivo MRI and postmortem data. Multigradient echo imaging was used to derive the apparent transverse relaxation rate (R2*) and quantitative susceptibility mapping (QSM) in the SNc. Archived midbrain slides that were stained with hematoxylin and eosin, anti‐α‐synuclein, and anti‐tau were digitized to quantify neuromelanin‐positive neuron density, glial density, and the percentages of area occupied by positive α‐synuclein and tau staining. MRI‐histology associations were examined using Pearson correlations and regression. Results Twenty‐four subjects had postmortem parkinsonism diagnoses (Lewy body disorder, progressive supranuclear palsy, multiple system atrophy, and corticobasal degeneration), two had only Alzheimer's neuropathology, and one exhibited only mild atrophy. Among all subjects, both R2* and QSM were associated with glial density ( r ≥ 0.67; P < 0.001) and log‐transformed tau burden ( r ≥ 0.53; P ≤ 0.007). Multiple linear regression identified glial density and log‐transformed tau as determinants for both MRI metrics ( R 2 ≥ 0.580; P < 0.0001). Neither MRI metric was associated with neuron density or α‐synuclein burden. Conclusions R2* and QSM are associated with both glial density and tau burden, key neuropathologic features in the parkinsonism SNc. © 2023 International Parkinson and Movement Disorder Society.
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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 | 0,000 | 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 ».