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Enregistrement W4408207574 · doi:10.1093/braincomms/fcaf103

<i>LRRK2</i> -associated parkinsonism with and without <i>in vivo</i> evidence of alpha-synuclein aggregates: longitudinal clinical and biomarker characterization

2025· article· en· W4408207574 sur OpenAlexafffund
Lana M. Chahine, David-Erick Lafontant, Seung Ho Choi, Hirotaka Iwaki, Cornelis Blauwendraat, Andrew Singleton, Michael C. Brumm, Roy N. Alcalay, Kelly Nudelman, Alain Dagher, Andrew Vo, Charles S. Venuto, Karl Kieburtz, Kathleen L. Poston, Susan Bressman, Paulina González-Latapí, Brian Avants, Christopher S. Coffey, Danna Jennings, Eduardo Tolosa, Andrew Siderowf, Kenneth Marek, Tatyana Simuni, Kenneth Marek, Caroline M. Tanner, Tanya Simuni, Douglas Galasko, Roseanne D. Dobkin, Tatiana M. Foroud, Brit Mollenhauer, Dan Weintraub, Ethan Brown, Mark Frasier, Todd Sherer, Sohini Chowdhury, Aleksandar Videnović, Duygu Tosun, Werner Poewe, Jan Hammer, Raymond James, Ekemini Riley, John Seibyl, Leslie M. Shaw, David G. Standaert, Sneha Mantri, Nabila Dahodwala, Michael A. Schwarzschild, Connie Marras, Hubert Fernandez, Ira Shoulson, Helen Rowbotham, Paola Casalin, Claudia Trenkwalder, Jamie L. Eberling, Katie Kopil, Maggie Kuhl, L. Kirsch, Emily Flagg, Bridget McMahon, Craig Stanley, Kim Fabrizio, Dixie Ecklund, Trevis Huff, Laura Heathers, Christopher Hobbick, Gena Antonopoulos, Chelsea Caspell‐Garcia, Arthur W. Toga, Karen Crawford, Doug Galasko, Andrew Singleton, Thomas J. Montine, Monica Korell, Charles Adler, Amy W. Amara, Paolo Barone, Bastiaan R. Bloem, Kathrin Brockmann, Norbert Brüggemann, Kelvin L. Chou, Alberto J. Espay, Stewart A. Factor, Michelle Fullard, Robert Hauser, Penelope Hogarth, Shu-Ching Hu, Stuart Isaacson, Christine Klein, Rejko Krüger, Mark Lew, Zoltan Mari, María José Martí, Nikolaus R. McFarland, Tiago Mestre, Emile Moukheiber, Alastair J. Noyce, Wolfgang H. Oertel, Njideka Okubadejo, Rajesh Pahwa, Nicola Pavese, Ron Postuma, Giulietta Riboldi, Lauren Ruffrage, Javier Ruiz‐Martínez, David A. Russell, Marie Saint‐Hilaire, Nancy Dos Santos, Wesley Schlett, Ruth B. Schneider, Holly A. Shill, David Shprecher, Leonidas Stefanis, Yen Tai, Arjun Tarakad

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueParkinson's Disease Mechanisms and Treatments
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingAvid RadiopharmaceuticalsH. Lundbeck A/SServierVoyager TherapeuticsUnion Chimique BelgeBristol-Myers SquibbAligning Science Across Parkinson’sNeurocrine BiosciencesCerevel TherapeuticsJazz PharmaceuticalsTakeda Pharmaceuticals U.S.A.Denali CommissionAbbVieJanssen BiotechTeva Pharmaceutical IndustriesVerily Life SciencesAmathus TherapeuticsBiohaven PharmaceuticalsCelgenePfizerBiogenRocheMichael J. Fox Foundation for Parkinson's ResearchSanofiWeston Family FoundationMerck
Mots-clésParkinsonismBiomarkerAlpha-synucleinIn vivoLRRK2Parkinson's diseaseNeuroscienceMedicineChemistryPsychologyPathologyBiologyDiseaseBiochemistryGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Among LRRK2-associated parkinsonism cases with nigral degeneration, over two-thirds demonstrate evidence of pathologic alpha-synuclein, but many do not. Understanding the clinical phenotype and underlying biology in such individuals is critical for therapeutic development. Our objective was to compare clinical and biomarker features, and rate of progression over 4 years of follow-up, among LRRK2-associated parkinsonism cases with and without in vivo evidence of alpha-synuclein aggregates. Data were from the Parkinson’s Progression Markers Initiative, a multicentre prospective cohort study. The sample included individuals diagnosed with Parkinson disease with pathogenic variants in LRRK2. Presence of CSF alpha-synuclein aggregation was assessed with seed amplification assay. A range of clinician- and patient-reported outcome assessments were administered. Biomarkers included dopamine transporter scan, CSF amyloid-beta1-42, total tau, phospho-tau181, urine bis(monoacylglycerol)phosphate levels and serum neurofilament light chain. Linear mixed-effects (LMMs) models examined differences in trajectory in CSF-negative and CSF-positive groups. A total of 148 LRRK2 parkinsonism cases (86% with G2019S variant), 46 negative and 102 positive for CSF alpha-synuclein seed amplification assay, were included. At baseline, the negative group was older than the positive group [median (inter-quartile range) 69.1 (65.2–72.3) versus 61.5 (55.6–66.9) years, P < 0.001] and a greater proportion were female [28 (61%) versus 43 (42%), P = 0.035]. Despite being older, the negative group had similar duration since diagnosis and similar motor rating scale [16 (11–23) versus 16 (10–22), P = 0.480] though lower levodopa equivalents. Only 13 (29%) of the negative group were hyposmic, compared with 75 (77%) of the positive group. The negative group, compared with the positive group, had higher per cent-expected putamenal dopamine transporter binding for their age and sex [0.36 (0.29–0.45) versus 0.26 (0.22–0.37), P < 0.001]. Serum neurofilament light chain was higher in the negative group compared with the positive group [17.10 (13.60–22.10) versus 10.50 (8.43–14.70) pg/mL; age-adjusted P-value = 0.013]. In terms of longitudinal change, the negative group remained stable in functional rating scale score in contrast to the positive group who had a significant increase (worsening) of 0.729 per year (P = 0.037), but no other differences in trajectory were found. Among individuals diagnosed with Parkinson disease with pathogenic variants in the LRRK2 gene, we found clinical and biomarker differences in cases without versus with in vivo evidence of CSF alpha-synuclein aggregates. LRRK2 parkinsonism cases without evidence of alpha-synuclein aggregates as a group exhibit less severe motor manifestations and decline. The underlying biology in LRRK2 parkinsonism cases without evidence of alpha-synuclein aggregates requires further investigation.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,297 · 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

Citations17
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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