Longitudinal cerebral perfusion in presymptomatic genetic frontotemporal dementia: GENFI results
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Effective longitudinal biomarkers that track disease progression are needed to characterize the presymptomatic phase of genetic frontotemporal dementia (FTD). We investigate the utility of cerebral perfusion as one such biomarker in presymptomatic FTD mutation carriers. METHODS: We investigated longitudinal profiles of cerebral perfusion using arterial spin labeling magnetic resonance imaging in 42 C9orf72, 70 GRN, and 31 MAPT presymptomatic carriers and 158 non-carrier controls. Linear mixed effects models assessed perfusion up to 5 years after baseline assessment. RESULTS: Perfusion decline was evident in all three presymptomatic groups in global gray matter. Each group also featured its own regional pattern of hypoperfusion over time, with the left thalamus common to all groups. Frontal lobe regions featured lower perfusion in those who symptomatically converted versus asymptomatic carriers past their expected age of disease onset. DISCUSSION: Cerebral perfusion is a potential biomarker for assessing genetic FTD and its genetic subgroups prior to symptom onset. HIGHLIGHTS: Gray matter perfusion declines in at-risk genetic frontotemporal dementia (FTD). Regional perfusion decline differs between at-risk genetic FTD subgroups . Hypoperfusion in the left thalamus is common across all presymptomatic groups. Converters exhibit greater right frontal hypoperfusion than non-converters past their expected conversion date. Cerebral hypoperfusion is a potential early biomarker of genetic FTD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».