Neurotransmitter-informed connectivity maps and their application for outcome inference after stroke
Notice bibliographique
Résumé
Neuroscience has evolved by framing numerous neuropsychiatric conditions as network diseases. Alterations within neurotransmitter (NT) systems are central to the development of these diseases. Recently, normative data on whole-brain NT fingerprints derived from PET tracer data have become accessible; limited data related this information to sequelae after stroke. This work aimed to explore: (i) the integration of NT data into whole-brain structural connectivity analyses; and (ii) its potential contribution to understanding outcome variability following stroke. Normative maps of NT receptor and transporter densities were integrated with a normative structural connectome to generate NT-specific connectivity maps for serotonin, dopamine, GABA, glutamate and acetylcholine receptors and transporters. Stroke lesion data from two independent, matched cohorts comprising a total of 126 severely impaired acute stroke patients were used to assess NT-related network damage on a patient-specific basis across the distribution of each receptor and transporter. Multivariable logistic regression models were applied to evaluate the relationship between NT-informed network disconnections and functional outcomes 3 to 6 months post-stroke, operationalized by the modified Rankin scale. Analyses were adjusted for lesion-induced global network damage, age, sex, lesion volume and baseline neurological symptom burden. We present an innovative method for incorporating PET tracer data on various NT systems into normative structural connectome datasets. The resulting NT-informed connectivity maps revealed distinct spatial distributions consistent with the established literature. In both cohorts of severely impaired stroke patients, incorporating lesion-induced disruptions within specific NT systems provided more insights into variability in stroke outcomes than the structural disconnection data alone. Notably, greater damage to networks with high dopamine transporter density was associated with poorer functional recovery. Based on NT-informed structural connectivity maps with distinct topographical features for individual receptors and transporters, we show that lesion-induced disruptions in large-scale dopaminergic brain networks, beyond global structural network damage, may play a key role in stroke recovery. These insights hold significant translational potential for advancing personalized medicine in stroke care, such as targeted pharmacologic interventions.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».