Pathological Aging of Patients With Amyotrophic Lateral Sclerosis: A Preliminary Longitudinal Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This longitudinal study investigated pathological brain aging in amyotrophic lateral sclerosis (ALS) by evaluating disparities between chronological age and deep learning-derived brain structure age (BSA) and exploring associations with cognitive and functional decline. METHODS: Ten limb-onset ALS patients (seven males) and 10 demographically matched healthy controls (HCs) underwent structural magnetic resonance imaging (sMRI) and cognitive assessments at baseline and follow-up. The BSA was estimated using the validated volBrain platform. Cognitive domains (language, verbal fluency, executive function, memory, and visuospatial skills) and global cognition (Persian adaptive Edinburgh Cognitive and Behavioral ALS Screen [ECAS] total score) were assessed along with functional status (ALSFRS-R). RESULTS: ALS patients exhibited significant BSA-chronological age disparities at baseline (Δ = +7.31 years, p = 0.009) and follow-up (Δ = +8.39 years, p = 0.003), with accelerated BSA progression over time (p = 0.004). The HCs showed no such disparities (p = 0.931). Longitudinal BSA increases were correlated with executive function decline (r = -0.651, p = 0.042). Higher education predicted preserved language (r = 0.831, p = 0.003) and verbal fluency (r = 0.738, p = 0.015). ALSFRS-R decline paralleled visuospatial (r = 0.642, p = 0.045) and global cognitive deterioration (r = 0.667, p = 0.035). CONCLUSIONS: ALS is characterized by accelerated structural brain aging that progresses independently of chronological age and is correlated with executive dysfunction. Education may mitigate cognitive decline, while motor functional deterioration aligns with visuospatial and global cognitive impairments. BSA has emerged as a potential biomarker for tracking pathological aging trajectories in ALS, warranting validation using larger cohorts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».