Substantia nigra degeneration in spinocerebellar ataxia 2 and 7 using neuromelanin‐sensitive imaging
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Spinocerebellar ataxias (SCA) are neurodegenerative diseases with widespread lesions across the central nervous system. Ataxia and spasticity are usually predominant, but patients may also present with parkinsonism. We aimed to characterize substantia nigra pars compacta (SNc) degeneration in SCA2 and 7 using neuromelanin-sensitive imaging. METHODS: Ataxic and preataxic expansion carriers with SCA2 (n=15) and SCA7 (n=15) and healthy controls (n=10) were prospectively recruited. Volume and signal-to-noise ratio (SNR) values of the SNc were extracted from neuromelanin-sensitive images. ROC curves were used to determine the metrics that best differentiated SCA participants. Correlations between imaging measurements, clinical variables, and plasma neurofilaments light chain (NfL) levels were investigated. RESULTS: SCA2 participants had lower SNR values in the SNc than controls (110.2 ± 1.3 versus 113.2 ± 1.4; p < 0.001) and those with SCA7 (112.5 ± 2.1; p < 0.01). SNR in SCA7 participants and controls did not differ. In ataxic patients, SNc volumes were lower in SCA2 (0.13 ± 0.04; p = 0.06) and SCA7 (0.10 ± 0.03, p = 0.02) patients compared to controls (0.17 ± 0.04). Signal decrease was detected at the preataxic stage in SCA2, but not in SCA7. SCA2 participants showed prominent involvement of the associative and limbic nigral territories. SNR discriminated ataxic and preataxic SCA2 participants from controls (AUC ≥0.94). SNc volume differentiated ataxic SCA7 participants from controls (AUC = 1), but not preataxic ones. In SCA7, correlations were observed between SNc volume and time to onset, CAG repeats, clinical severity scores, and NfL. CONCLUSIONS: Neuromelanin-sensitive imaging provides biomarkers of nigral degeneration in SCAs, detectable from the preataxic stage in SCA2, which could potentially serve as outcome measures in clinical trials.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,001 | 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 ».