MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4408006876 · doi:10.1101/2025.02.26.25322913

Early White Matter Microstructure Alterations in Infants with Down Syndrome

2025· preprint· en· W4408006876 sur OpenAlexaff
Omar Azrak, Dea Garic, Meghan R. Swanson, Rebecca Grzadzinski, Khalid Al‐Ali, Mark D. Shen, Jessica B. Girault, Tanya St. John, Juhi Pandey, Lonnie Zwaigenbaum, Annette Estes, Jason J. Wolff, Stephen R. Dager, Robert T. Schultz, Alan C. Evans, Jed T. Elison, Essa Yacoub, Sun Hyung Kim, Robert C. McKinstry, Guido Gerig, John R. Pruett, Joseph Piven, Kelly N Botteron, Heather C. Hazlett, Natasha Marrus, Martin Styner

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésWhite matterMicrostructureWhite (mutation)MedicineMaterials scienceMagnetic resonance imagingMetallurgyBiologyGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Down syndrome, resulting from trisomy 21, is the most prevalent chromosomal disorder and a leading cause of intellectual disability. Despite its significant impact on brain development, research on the white matter microstructure in infants with Down syndrome remains limited. Objective: To investigate early white matter microstructure in infants with Down syndrome using diffusion tensor imaging (DTI) and neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI). Design: Infants were recruited and scanned between March 2019 and May 2024 as participants in prospective studies conducted by the Infant Brain Imaging Study (IBIS) Network. Data were analyzed in October 2024. Setting: Data collection occurred at five research centers in Minnesota, Missouri, North Carolina, Pennsylvania, and Washington. Participants: Down syndrome and control infants were scanned at 6 months of age. Control infants had no Down syndrome diagnosis and either had a typically developing older sibling or, if they had an older sibling with autism, were confirmed not to meet clinical best estimate criteria for an autism diagnosis. Exposure: Diagnosis of Down syndrome. Main Outcomes and Measures: The outcome of interest was white matter microstructure quantified using DTI and NODDI measures. Results: A total of 49 Down syndrome (28 [57.14%] female) and 37 control (18 [48.65%] female) infants were included. Infants with Down syndrome showed significant reductions in fractional anisotropy and neurite density index across multiple association tracts, particularly in the inferior fronto-occipital fasciculus and superior longitudinal fasciculus II, consistent with reduced structural integrity and neurite density. These tracts also demonstrated increased radial diffusivity, suggesting delayed myelination. The inferior fronto-occipital fasciculus and uncinate fasciculus exhibited increased neurite dispersion and fanning in Down syndrome infants, reflected by elevated orientation dispersion index. Notably, the optic tracts in Down syndrome infants exhibited a distinct pattern of elevated fractional anisotropy and axial diffusivity, and lower radial diffusivity and orientation dispersion index, suggesting an early maturation of these pathways. Conclusions and Relevance: This first characterization of white matter microstructure in Down syndrome infants reveals widespread white matter developmental delays. These findings provide new insights into the early neurodevelopment of Down syndrome and may inform early therapeutic interventions.

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)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuemedRxivMême sujetDown syndrome and intellectual disability researchTravaux en français237 207