Structural MRI Differences Between Parkinson’s Disease Motor Subtypes in Early-Stage: A Multicontrast Imaging Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Parkinson’s disease (PD) is characterized by dopaminergic neuron degeneration, leading to motor and neuropsychological symptoms. PD is clinically divided into tremor-dominant (TD) and postural instability-gait disorder (PIGD) subtypes, which may differ in neuroanatomical changes. Neuroimaging explores these differences, enhancing understanding of PD heterogeneity. Objectives This study examines neuroanatomical differences between subtypes using MRI, focusing on subcortical volumes, cortical thickness, iron deposition, and white matter changes. Methods This cross-sectional study included 51 PD patients and controls. Participants underwent clinical assessments and MRI. Cortical and subcortical segmentation was automated using FreeSurfer, and quantitative susceptibility mapping was used to assess brain iron content. Diffusion-weighted MRI data were processed using Tractseg for tractometry analysis. Results The PD-TD group exhibited higher iron levels in the substantia nigra compared to healthy controls. Iron deposition in the thalamus correlated with MDS-UPDRS-part-III and PIGD scores. Tractometry showed differences in fractional anisotropy (FA) between PD-TD and PD-PIGD in the bilateral fronto-pontine tract (FPT). The PD-PIGD group had decreased FA in the middle cerebellar peduncle (MCP) compared to controls. FA in the left FPT correlated with tremor scores, while FA in the MCP correlated with PIGD scores. Conclusions This study highlights distinct neuroimaging signatures between PD motor subtypes. Elevated iron deposition in the substantia nigra is a shared feature, particularly in the TD subtype. Subtype-specific white matter changes, including reduced FA in the FPT and MCP, correlate with tremor and PIGD scores. These findings underscore the potential of neuroimaging biomarkers in unraveling PD heterogeneity and guiding tailored approaches.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».