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Enregistrement W4404231770 · doi:10.1212/wnl.0000000000209944

Association of Initial Side of Brain Atrophy With Clinical Features and Disease Progression in Patients With <i>GRN</i> Frontotemporal Dementia

2024· article· en· W4404231770 sur OpenAlexfundno aff
Sergi Borrego‐Écija, Jordi Juncà‐Parella, Marijne Vandebergh, Agnès Pérez‐Millan, Mircea Balasa, Albert Lladó, Arabella Bouzigues, Lucy L. Russell, Phoebe H. Foster, Eve Ferry‐Bolder, John C. van Swieten, Lize C. Jiskoot, Harro Seelaar, Robert Laforce, Caroline Graff, Daniela Galimberti, Rik Vandenberghe, Alexandre de Mendonça, Pietro Tiraboschi, Isabel Santana, Alexander Gerhard, Johannes Levin, Sandro Sorbi, Markus Otto, Florence Pasquier, Simon Ducharme, Christopher Butler, Isabelle Le Ber, Elizabeth Finger, Maria Carmela Tartaglia, Mario Masellis, James B. Rowe, Matthis Synofzik, Fermín Moreno, Barbara Borroni, Rosa Rademakers, Jonathan D. Rohrer, Raquel Sánchez‐Valle

Notice bibliographique

RevueNeurology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAmyotrophic Lateral Sclerosis Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Cambridge Biomedical Research CentreMedical Research CouncilStichting DioraphteStockholms Läns LandstingUK Dementia Research InstituteMinistero della SaluteUniversity College LondonInstituto de Salud Carlos IIIZonMwBrain Research TrustWellcome TrustNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekAlzheimer's SocietyNational Institute for Health and Care ResearchAlzheimer NederlandEU Joint Programme – Neurodegenerative Disease ResearchCanadian Institutes of Health ResearchWeston Brain InstituteFundación BBVA
Mots-clésFrontotemporal dementiaAtrophyMedicineDementiaAssociation (psychology)DiseaseNeurosciencePathologyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objectives Pathogenic variants in the GRN gene cause frontotemporal dementia (FTD- GRN ) with marked brain asymmetry. This study aims to assess whether the disease progression of FTD- GRN depends on the initial side of the atrophy. We also investigated the potential use of brain asymmetry as a biomarker of the disease. Methods Retrospective examination of data from the prospective Genetic Frontotemporal Initiative (GENFI) cohort study that recruits individuals who carry or were at risk of carrying a pathogenic variant causing FTD. GENFI participants underwent a standardized clinical and neuropsychological assessment, MRI, and a blood sample test yearly. We generated an asymmetry index for brain MRI to characterize brain asymmetry in participants with or at risk of FTD- GRN . Depending on the side of the asymmetry, we classified symptomatic GRN patients as right- GRN or left- GRN and compared their clinical features and disease progression. We generated generalized additive models to study how the asymmetry index evolves in carriers and noncarriers and compare its models with others created with volumetric values and plasma neurofilament light chain. Results A total of 399 participants (mean age 49.7 years, 59% female) were included (63 symptomatic carriers, 177 presymptomatic carriers, and 159 noncarriers). Symptomatic carriers showed higher brain asymmetry (11.6) than noncarriers (1.0, p < 0.001) and presymptomatic carriers (1.0, p < 0.001), making it possible to classify most of them as right- GRN (n = 21) or left- GRN (n = 36). Patients with right- GRN showed more disease severity at baseline ( β = 6.9, 95% CI 2.4–11.0, p = 0.003) but a lower deterioration by year ( β = −1.5, 95% CI −2.7 to −0.31, p = 0.015) than patients with left- GRN . Brain asymmetry could be found in GRN carriers 10.4 years before the onset of the symptoms (standard difference 0.85, CI 0.01–1.68). Discussion FTD- GRN affects the brain hemispheres asymmetrically and causes 2 anatomical asymmetry patterns depending on the side of the disease onset. We demonstrated that these 2 anatomical asymmetry patterns present different symptoms, severity at the time of the first visit, and different disease courses. Our results also suggest brain asymmetry as a possible biomarker of conversion in GRN carriers.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,324 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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