GR.3 Distinct longitudinal brain atrophy trajectories in parkinson’s disease clinical subtypes: insight towards precision medicine
Notice bibliographique
Résumé
Background: Parkinson’s disease (PD) varies widely across individuals in terms of clinical manifestations and course of progression. We aimed to compare patterns of brain atrophy between PD clinical subtypes using longitudinally acquired brain MRIs. Methods: We used T1-weighted MRIs from Parkinson’s Progression Markers Initiative (PPMI) on 134 PD individuals and 60 healthy controls with at least two MRIs. Patients were classified into three clinical subtypes at de novo stage using validated subtyping criteria based on major motor and non-motor classifiers (early cognitive impairment, RBD, dysautonomia): mild-motor predominant (n=74), intermediate (n=44), and diffuse-malignant (n=16). Deformation-based morphometry (DBM) maps were calculated and mixed effect models were used to examine the interaction between PD subtypes and rate of atrophy across brain regions over time, controlling for sex and age at baseline. Results: Individuals with ‘diffuse malignant’ PD showed a significantly higher rate of atrophy across multiple brain regions, including lateral nucleus of the forebrain, precuneus, paracentral lobule, inferior temporal gyrus, fusiform gyrus, and lateral hemisphere of the cerebellum (FDR corrected p<0.05). Conclusions: We demonstrated an accelerated atrophy pattern within several brain regions in ‘diffuse malignant’ PD subtype. These findings suggest the presence of a more diffuse multidomain neurodegenerative process in a subgroup of people with PD, favoring the existence of diverse underlying pathophysiologies.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».