Hypothalamic volumes predict sleep dysfunction in genetic frontotemporal dementia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Sleep dysfunction is common in neurodegenerative disorders, however, its neural correlates, remain poorly characterized in genetic frontotemporal dementia (FTD). Atrophy in two hypothalamic nuclei, the suprachiasmatic nucleus and the lateral hypothalamic area, important for sleep regulation, may be related to this dysfunction. Thus, we examined changes in cerebral and hypothalamic structure across the lifespan in genetic FTD and their relations to measures of sleep dysfunction. Method Data was retrieved from the Genetic Frontotemporal Dementia Initiative (GENFI). T1‐weighted structural MRI images and scores on the Cambridge Behavioural Inventory‐Revised (CBI‐R) sleep subscale were obtained from subjects with mutations causative of FTD (n = 491, scan number = 1029) and healthy controls (n = 321, scan number = 739). MRI images were processed for cortical thickness using CIVET 2.1 and hypothalamic volumes using a deep learning segmentation algorithm (Billot et al., NeuroImage 2020). Using linear mixed‐effects models, we examined changes in sleep dysfunction, vertex‐wise differences in cortical thickness, and volumetric changes in hypothalamic regions in mutation carriers compared to controls. Further, using linear mixed‐effects models, we examined associations between cortical and hypothalamic atrophy and changes in the CBI‐R sleep subscale while controlling for age, sex, scanning site, and disease severity based on the MMSE. Result Mutation carriers showed greater sleep dysfunction across the lifespan, and this increased closer to the predicted onset of symptoms, compared to controls (p < 0.01), with MAPT carriers having greater dysfunction overall (figure 1). All mutation carriers showed patterns of cortical thinning (figure 2) commensurate with the literature (p < 0.05, FDR corrected). Further, cortical thinning in frontal and parietal regions were associated with greater sleep disturbance in C9orf72 and GRN mutation carriers (p < 0.05, FDR corrected) (figure 3). Lastly, MAPT mutation carriers showed consistently significant hypothalamic volume loss across the lifespan (figure 4) (p < 0.01) and reduced hypothalamic volumes were related to increased sleep dysfunction (p < 0.05) (Figure 5). Conclusion These findings suggest that while cortical thinning in C9orf72 and GRN carriers non‐specifically correlate with increased sleep dysfunction, the increased sleep dysfunction observed in MAPT carriers may be attributable to increased hypothalamic atrophy.
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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 | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».