P.018 Oculomotor learning as a biomarker in Huntington’s Disease (HD) patients
Notice bibliographique
Résumé
Background: Huntington’s disease (HD) is an inherited neurodegenerative disorder associated with cognitive, psychiatric, and motor dysfunction. As a potential behavioural biomarker, experimental tasks assessing motor learning may thus provide a reasonable assay of HD onset and progression. The saccadic adaptation paradigm is a non-invasive, accessible method of assessing rapid learning in the oculomotor system. Evidence demonstrates that the thalamus and basal ganglia are important loci for saccadic adaptation, also known to exhibit neurodegenerative pathology before the onset of clinically observable symptoms in HD. Methods: 26 early symptomatic HD patients (Total Functional Capacity Score ≥ 10/13) and sex/age-matched controls were tested on a standard saccadic adaptation task. Eye movements were measured using infrared oculography. Learning dynamics of how quickly the participants adapted their saccade metrics were analysed using state learning models. Results: Initial findings demonstrate that the learning dynamics of HD patients are slower and more variable with respect to saccade amplitude compared to controls. Conclusions: These results demonstrate that motor learning dynamics as captured by a saccadic adaptation task reveal early motor dysfunction in HD, thus providing a discriminating tool to detect early pathological changes in HD patients. Further work is needed regarding applications as a biomarker for disease progression.
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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 | 0,000 | 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) | 0,004 | 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 ».