Functional Connectivity Alterations in Spinocerebellar Ataxia Type 10: Insights from Gray Matter Atrophy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Spinocerebellar ataxia type 10 (SCA10) is a rare, inherited neurological disorder caused by an expansion of the non-coding ATTCT pentanucleotide repeat in the ATAXIN 10 gene. It is characterized by cerebellar ataxia and epilepsy. Previous research has demonstrated extensive white and gray matter degeneration, particularly in the cerebellum. However, the impact of the SCA10 mutation on functional connectivity (FC) remains unexplored. This study aimed to characterize intrinsic FC changes in SCA10 patients and their relationship to clinical manifestations. Structural and resting-state MRIs were obtained from 26 SCA10 patients and 26 control subjects. Voxel-based morphometry (VBM) and seed-ROI and Independent Components Analysis (ICA) were performed to identify cerebral atrophy and FC changes respectively. Additionally, correlation analyses were conducted between FC changes and scores from the Scale for the Assessment and Rating of Ataxia (SARA) and the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). In SCA10 patients, VBM analysis revealed extensive gray matter loss in motor cortices and the cerebellum. FC analysis identified significant FC changes originating from seed-ROIs in the right cerebellar VI and left precentral gyrus. Furthermore, group comparison using ICA components showed that SCA10 patients exhibited higher FC in the sensorimotor and cerebellar functional networks. Moreover, the average BOLD signal within the cerebellar network negatively correlated with MoCA scores. In summary, SCA10 patients exhibited enhanced FC in brain regions that displayed gray matter atrophy, underscoring the impact of SCA10 degeneration on resting state networks and induction of potential maladaptive FC compensatory mechanisms.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».