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Enregistrement W4409148943 · doi:10.1093/braincomms/fcaf126

Sleep abnormalities are associated with greater cognitive deficits and disease activity in Huntington's disease: a 12-year polysomnographic study

2025· article· en· W4409148943 sur OpenAlexaboutno aff
Zanna J. Voysey, Anna Goodman, Lorraine Rogers, Jonathan A Holbrook, Alpár S. Lázár, Roger A. Barker

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueGenetic Neurodegenerative Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCambridge Centre for Parkinson-PlusMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchCure Parkinson's TrustUK Research and InnovationNIHR Cambridge Biomedical Research CentreWellcome TrustGuarantors of BrainDepartment of Health and Social CareCure Parkinson’s TrustCure Huntington's Disease InitiativeCHDI Foundation
Mots-clésHuntington's diseaseDiseaseSleep (system call)MedicinePolysomnographyCognitionAudiologyPsychologyNeurosciencePsychiatryInternal medicineElectroencephalography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Increasing evidence suggests that the sleep pathology associated with neurodegenerative diseases can in turn exacerbate both the cognitive deficits and underlying pathobiology of these conditions. Treating sleep may therefore bear significant, even disease-modifying, potential for these conditions, but how best and when to do so remains undetermined. Huntington's disease, by virtue of being an autosomal dominant neurodegenerative disease presenting in mid-life, presents a key ‘model’ condition through which to advance this field. To date, however, there has been no clinical longitudinal study of sleep abnormalities in Huntington's disease and no robust interrogation of their association with disease onset, cognitive deficits and markers of disease activity. Here, we present the first such study. Huntington's disease gene carriers (n = 28) and age- and sex-matched controls (n = 21) were studied at baseline and 10- and 12-year follow-up. All Huntington's disease gene carriers were premanifest at baseline and were stratified at follow-up into ‘prodromal/manifest’ versus ‘premanifest’ groups. Objective sleep abnormalities were assessed through two-night inpatient polysomnography and 2-week domiciliary actigraphy, and their association was explored against Montreal Cognitive Assessment, Trail A/B task, Symbol Digit Modalities Task (SDMT), Hopkins Verbal Learning Task (HVLT) and Montgomery–Asberg Depression Rating Scale (MADRS) scores, plus serum neurofilament light levels. Statistical analysis incorporated cross-sectional ANOVA, longitudinal repeated measures linear models and regressions adjusted for multiple confounders including disease stage. Fifteen Huntington's disease gene carriers phenoconverted to prodromal/early manifest Huntington's disease by study completion. At follow-up, these gene carriers showed more frequent sleep stage changes (P ≤ 0.001, ηp2 = 0.62) and higher levels of sleep maintenance insomnia (defined by wake after sleep onset, P = 0.002, ηp2 = 0.52). The latter finding was corroborated by nocturnal motor activity patterns on follow-up actigraphy (P = 0.004, ηp2 = 0.32). Greater sleep maintenance insomnia was associated with greater cognitive deficits (Trail A P ≤ 0.001, R2 = 0.78; SDMT P = 0.008, R2 = 0.63; Trail B P = 0.013, R2 = 0.60) and higher levels of neurofilament light (P = 0.015, R2 = 0.39). Longitudinal modelling suggested that sleep stage instability accrues from the early premanifest phase, whereas sleep maintenance insomnia emerges closer to phenoconversion. Baseline sleep stage instability was able to discriminate those who phenoconverted within the study period from those who remained premanifest (area under curve = 0.81, P = 0.024). These results demonstrate that the key sleep abnormalities of premanifest/early Huntington's disease are sleep stage instability and sleep maintenance insomnia and suggest that the former bears value in predicting disease onset, while the latter is associated with greater disease activity and cognitive deficits. Intervention studies to interrogate causation within this association could not only benefit patients with Huntington's disease but also help provide fundamental proof-of-concept findings for the wider sleep–neurodegeneration field.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,896

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2025
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Résumé présentoui

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