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Enregistrement W4406408418 · doi:10.1101/2025.01.14.25320259

Glymphatic defect in isolated REM sleep behavior disorder is associated with phenoconversion to Parkinson’s disease

2025· preprint· en· W4406408418 sur OpenAlexafffund
Violette Ayral, Alexandre Pastor‐Bernier, Véronique Daneault, Christina Tremblay, Marie Filiatrault, Celine Haddad, Jean‐François Gagnon, Ronald B. Postuma, Petr Dušek, Stanislav Mareček, Zsóka Varga, Johannes Klein, Stéphane Lehéricy, Isabelle Arnulf, Marie Vidailhet, Jean-Christophe Corvol

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueCerebrospinal fluid and hydrocephalus
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal General HospitalMontreal Neurological Institute and HospitalInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité du Québec à MontréalUniversité de MontréalHôpital du Sacré-Cœur de Montréal
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsCanadian Institutes of Health ResearchSanofi GenzymeAllerganGenentechNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SServierParkinson CanadaAgence Nationale de la RechercheAvid RadiopharmaceuticalsMinisterstvo Školství, Mládeže a TělovýchovyVoyager TherapeuticsParkinson's UKFondation Brain CanadaAbbVieEuropean CommissionDenali TherapeuticsNeurocrine BiosciencesPfizerBiogenCelgeneNational Institute for Health and Care ResearchMeso Scale DiagnosticsVerily Life SciencesTeva Pharmaceutical IndustriesAgentura Pro Zdravotnický Výzkum České RepublikySanofiGlaxoSmithKlineAlzheimer SocietyEli Lilly and CompanyBristol-Myers Squibb
Mots-clésParkinson's diseaseREM sleep behavior disorderGlymphatic systemSleep (system call)MedicineDiseasePsychologyNeurosciencePsychiatryInternal medicineCerebrospinal fluidComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Isolated rapid eye movement (REM) sleep behavior disorder (iRBD) is characterized by the loss of muscle atonia and abnormal, often violent, movements and vocalizations during REM sleep. It is the strongest prodromal marker for progression to synucleinopathies such as dementia with Lewy bodies (DLB) and Parkinson’s disease (PD). iRBD individuals already show brain changes consistent with manifest synucleinopathies, but their mechanisms remain poorly understood. The glymphatic system is involved in the brain clearance of waste products and its defect has been associated with a higher likelihood of pathological burden and neurodegeneration. The presence of glymphatic system dysfunction revealed by neuroimaging in iRBD and its association with disease progression remain uninvestigated, including its potential to predict conversion toward distinct trajectories of synucleinopathies. We analyzed diffusion-weighted imaging data from a large international multicentric cohort of polysomnography-confirmed iRBD individuals and healthy controls. We used diffusion tensor imaging along the perivascular space to assess glymphatic function and derived a glymphatic index based on the diffusivity occurring within masks placed on associative and projection fibers adjacent to the lateral ventricles. The index was compared between groups and correlated with motor and cognitive features. Cox regression models assessed the relationship between glymphatic index and the likelihood of conversion to PD, DLB or remaining disease-free. Our analyses included 250 polysomnography-confirmed iRBD participants (mean age 66.5 ± 6.8 years; 87% men) and 178 controls (65.7 ± 6.8 years; 81% men). There was a significantly reduced glymphatic index in iRBD individuals compared to controls. Among the 224 iRBD individuals followed longitudinally (6.1 years, 1-16 years), 65 developed a neurodegenerative disease. iRBD converters exhibited lower glymphatic index compared to non-converters. Lower glymphatic index was associated with a higher risk of phenoconversion towards PD over time compared to remaining disease-free (hazard ratio = 2.43, 95% CI = 1.13-5.25, P = 0.012). This study reports glymphatic dysfunction in iRBD and its potential for predicting conversion to PD, underscoring its utility in identifying at-risk iRBD individuals.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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