Neuroanatomical Signature of the Transition from Normal Cognition to MCI in Parkinson's Disease
Notice bibliographique
Résumé
The progression of Parkinson's disease (PD) is often accompanied by cognitive decline. We had previously developed a brain age estimation program utilizing structural MRI data of 949 healthy individuals from publicly available sources. Structural MRI data of 244 PD patients who were cognitively normal at baseline was acquired from the Parkinson Progression Markers Initiative (PPMI). 192 of these showed stable normal cognitive function from baseline out to 5 years (PD-SNC), and the remaining 52 had unstable normal cognition and developed mild cognitive impairment within 5 years (PD-UNC). 105 healthy controls were also included in the analysis as a reference. First, we examined if there were any baseline differences in regional brain structure between PD-UNC and PD-SNC cohorts utilizing the three most widely used atrophy estimation pipelines, i.e., voxel-based morphometry (VBM), deformation-based morphometry and cortical thickness analyses. We then investigated if accelerated brain age estimation with our multivariate regressive machine learning algorithm was different across these groups (HC, PD-SNC, and PD-UNC). As per the VBM analysis, PD-UNC patients demonstrated a noticeable increase in GM volume in the posterior and anterior lobes of the cerebellum, sub-lobar, extra-nuclear, thalamus, and pulvinar regions when compared to PD-SNC at baseline. PD-UNC patients were observed to have significantly older brain age compared to both PD-SNC patients (p=0.009) and healthy controls (p<0.009). The increase in GM volume in the PD-UNC group could potentially indicate an inflammatory or neuronal hypertrophy response, which could serve as a biomarker for future cognitive decline among this population.
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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 | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».