Anatomical progression of genetic frontotemporal lobar degeneration across the lifespan
Notice bibliographique
Résumé
The recent development of brain charts for the human lifespan offers an ideal modelling framework for pathologies such as genetic frontotemporal lobar degeneration (FTLD) which likely involve both neurodevelopmental and neurodegenerative processes over a lifetime. We have therefore combined this new methodological approach with MRI data from asymptomatic and symptomatic subjects, carrying C9orf72, MAPT or GRN mutations from the Genetic FTD Initiative (GENFI) and the ARTFL-LEFFTDS Longitudinal Frontotemporal Lobar Degeneration (ALLFTD) study. We analysed 37 532 MRIs from control subjects covering the entire lifespan and a total of 1341 MRIs from subjects with a pathogenic FTLD mutation, aged from 18 to 86 years old. We detected the first significant regional brain volume differences on average at 27 years old in C9orf72 and MAPT mutation carriers, and at 42 years old in GRN mutation carriers. The delay between the onset of anatomical changes and the average age of symptom onset (i.e. the presymptomatic phase) was 13 years for MAPT, 17 years for GRN and 34 years for C9orf72 mutation carriers. In terms of effect size, cumulative atrophy over the lifespan was twice as severe in affected brain regions in MAPT than in GRN or C9orf72 mutation carriers. However, the neurodegenerative process was spatially more extensive in C9orf72 (35 brain regions affected out of the 61 tested) compared with GRN or MAPT mutation carriers (25 and 18 regions, respectively). Schematically, the chronological staging of atrophy progression showed an initial involvement of the thalamus in C9orf72 expansion carriers, followed by the fronto-temporo-insular regions, the striatum and the amygdala. In GRN mutation carriers, atrophy began in fronto-insular areas, before progressing toward subcortical structures. In MAPT mutation carriers, atrophy affected the anterior temporal pole with the amygdala and hippocampus, before progressing to fronto-insular regions and the striatum. Our results using brain charts for the human lifespan show that C9orf72 is the most diffuse but also the slowest to emerge among genetic FTLD. MAPT FTLD is more aggressive and focal, while GRN FTLD is also rapidly progressive but with a later onset of the presymptomatic phase. Beyond quantification of the anatomical progression of genetic FTLD over the lifespan, these results may help determine the best timing to model and test disease-modifying strategies in FTLD, and monitor their effect in future clinical trials.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».