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Enregistrement W4405637511 · doi:10.1093/braincomms/fcae382

Brain age in genetic and idiopathic Parkinson's disease

2024· article· en· W4405637511 sur OpenAlexfundno aff
Stefan Teipel, Alexander Storch, Andreas Hermann, Martin Dyrba, Julia Schumacher

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDoD Alzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationUniversity of California, San DiegoBioClinicaSynarcUniversity of Southern CaliforniaMedpaceBiogenEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbU.S. Department of DefenseMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNovartis Pharmaceuticals CorporationPfizerNational Institute on AgingAlzheimer's Association
Mots-clésDementiaDiseaseCohortCognitive declineMedicineAsymptomaticNeuroimagingLRRK2Alzheimer's diseaseInternal medicineParkinson's diseasePsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The brain-age gap, i.e. the difference between the brain age estimated from structural MRI data and the chronological age of an individual, has been proposed as a summary measure of brain integrity in neurodegenerative diseases. Here, we aimed to determine the brain-age gap in genetic and idiopathic Parkinson's disease and its association with surrogate markers of Alzheimer's disease and Parkinson's disease pathology and with rates of cognitive and motor function decline. We studied 1200 cases from the Parkinson's Progression Markers Initiative cohort, including idiopathic Parkinson's disease, asymptomatic and clinical mutation carriers in the leucine-rich repeat kinase 2 gene (LRRK2) and the glucocerebrosidase gene (GBA), and normal controls using a cohort study design. For comparison, we studied 187 Alzheimer's disease dementia cases and 254 controls from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative cohort. We used Bayesian ANOVA to determine associations of the brain-age gap with diagnosis, and baseline measures of motor and cognitive function, dopamine transporter activity and CSF markers of Alzheimer's disease type amyloid-β42 and phosphotau pathology. Associations of brain-age gap with rates of cognitive and motor function decline were determined using Bayesian generalized mixed effect models. The brain-age gap in idiopathic Parkinson's disease patients was 0.7 years compared to controls, but 5.9 years in Alzheimer's disease dementia cases. In contrast, asymptomatic LRRK2 individuals had a 1.1. year younger brain age than controls. Across all cases, the brain-age gap was associated with motor impairment and (in the clinically manifest PD cases) reduced dopamine transporter activity, but less with CSF amyloid-β42 and phosphotau. In idiopathic Parkinson's disease cases, however, the brain-age gap was associated with lower CSF amyloid-β42 levels. In sporadic and genetic Parkinson's disease cases, a higher brain-age gap was associated with faster decline in episodic memory, and executive and motor function, whereas in asymptomatic LRRK2 cases, a smaller brain-age gap was associated with faster cognitive decline. In conclusion, brain age was sensitive to Alzheimer's disease like rather than Parkinson's disease like brain atrophy. Once an individual had idiopathic Parkinson's disease, their brain age was associated with markers of Alzheimer's disease rather than Parkinson's disease. Asymptomatic LRRK2 cases had seemingly younger brains than controls, and in these cases, younger brain age was associated with poorer cognitive outcome. This suggests that the term brain age is misleading when applied to disease stages where reactive brain changes with apparent volume increases rather than atrophy may drive the calculation of the brain age.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,538
Score d'incertitude au seuil0,533

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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