Multi-tracer PET correlation analysis reveals disease-specific patterns in Parkinson’s disease and asymptomatic LRRK2 pathogenic variant carriers compared to healthy controls
Notice bibliographique
Résumé
Several genetic pathogenic variants increase the risk of Parkinson's disease (PD) with pathogenic variants in the leucine-rich repeat kinase 2 (LRRK2) gene being among the most common. A joint pattern analysis based on multi-set canonical correlation analysis (MCCA) was utilized to extract PD and LRRK2 pathogenic variant-specific spatial patterns in relation to healthy controls (HCs) from multi-tracer Positron Emission Tomography (PET) data. Spatial patterns were extracted for individual subject cohorts, as well as for pooled subject cohorts, to explore whether complementary spatial patterns of dopaminergic denervation are different in the asymptomatic and symptomatic stages of PD. The MCCA results are also compared to the traditional univariate analysis, which serves as a reference. We identified PD-induced spatial distribution alterations common to DAT and VMAT2 in both asymptomatic LRRK2 pathogenic variant carriers and PD subjects. The inclusion of HCs in the analysis demonstrated that the dominant common PD-induced pattern is related to an overall dopaminergic terminal density denervation, followed by asymmetry and rostro-caudal gradient with deficits in the less affected side still being the best marker of disease progression. The analysis was able to capture a trend towards PD-related patterns in the LRRK2 pathogenic variant carrier cohort with increasing age in line with the known increased risk of this patient cohort to develop PD as they age. The advantage of this method thus resides in its ability to identify not only regional differences in tracer binding between groups, but also common disease-related alterations in the spatial distribution patterns of tracer binding, thus potentially capturing more complex aspects of disease induced alterations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 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 ».