A quantitative measure of choroid plexus contrast enhancement strongly relates to markers of diffuse brain tissue injury in multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Recent studies suggest that disruptions of the blood–cerebrospinal fluid barrier within the choroid plexus (ChP) may contribute to MS pathogenesis. We investigated the relationship between a quantitative marker of ChP enhancement and markers of focal and diffuse brain tissue injury in multiple sclerosis (MS). Methods 34 MS participants underwent 7T MRI including MP2RAGE-based qT1 mapping pre- and post-contrast, and FLAIR acquisitions. “Delta T1” (ΔT1) maps were calculated by subtraction of post-contrast from co-registered pre-contrast qT1 maps. ChP, white matter lesions (WML), normal-appearing white matter (NAWM) and grey matter (GM) were segmented. Linear regression analyses were conducted between mean ΔT1 values of ChP and (1) WML volume, (2) pre-Gd mean qT1 of WML, (3) pre-Gd mean qT1 of NAWM, and (4) pre-Gd mean qT1 of GM. Results ΔT1 of ChP was significantly associated with pre-Gd qT1 of NAWM (β =0.20, R 2 = 0.54, p<0.001) and GM (β = 0.32, R 2 = 0.62, p<0.001). No significant associations were found between ChP ΔT1 and WML volume (p = 0.3) or WML qT1 (p = 0.05). Interpretation The strong associations we observed between the degree of ChP contrast enhancement and markers of diffuse brain tissue injury, combined with a lack of a relationship with lesion volume or qT1 within lesions, support the hypothesis that entry of toxic factors into the CSF via the ChP may constitute an additional mechanism of brain tissue injury distinct from the classic lesion-based pathology of MS.
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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 | 0,003 |
| 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 ».