A critical role of action-related functional networks in Gilles de la Tourette syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Gilles de la Tourette Syndrome (GTS) is a chronic tic disorder, characterized by unwanted motor actions and vocalizations. While brain stimulation techniques show promise in reducing tic severity, optimal target networks are not well-defined. Here, we leverage datasets from two independent deep brain stimulation (DBS) cohorts and a cohort of tic-inducing lesions to infer critical networks for treatment and occurrence of tics by mapping stimulation sites and lesions to a functional connectome derived from 1,000 healthy participants. We find that greater tic reduction is linked to higher connectivity of DBS sites (N = 37) with action-related functional resting-state networks, i.e., the cingulo-opercular (r = 0.62; p < 0.001) and somato-cognitive action networks (r = 0.47; p = 0.002). Regions of the cingulo-opercular network best match the optimal connectivity profiles of thalamic DBS. We replicate the significance of targeting cingulo-opercular and somato-cognitive action network connectivity in an independent DBS cohort (N = 10). Finally, we demonstrate that tic-inducing brain lesions (N = 22) exhibit similar connectivity to these networks. Collectively, these results suggest a critical role for these action-related networks in the pathophysiology and treatment of GTS.
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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».