Spinal Cord Versus Brain Imaging Biomarkers of Multiple Sclerosis Trajectory Combining 7T and 3T MRI
Notice bibliographique
Résumé
Background: In multiple sclerosis (MS), 7 Tesla (7T) MRI improves the visualization of cortical (CLs) and white matter (WM) lesions with a paramagnetic rim (PRLs), associated with smoldering inflammation. Spinal cord (SC) atrophy is a critical determinant of clinical disability in MS, but its importance relative to PRLs and CLs in predicting neurological disability remains unclear. Purpose: To identify the most relevant predictors for baseline neurological disability and 4-year disease progression independent of relapse activity (PIRA) in a heterogeneous MS cohort. Materials and Methods: One-hundred-twelve MS patients (83 relapsing-remitting, 29 secondary progressive) were prospectively recruited between 2010 and 2024. 7T T2*-susceptibility-weighted imaging was acquired to segment CLs, PRLs, and non-rim WM lesions, and 3T T1-weighted brain MRI to estimate cortical thickness, brain WM volume, and the SC C2-C3 cross-sectional area (CSA) using FreeSurfer and Spinal Cord Toolbox. Expanded Disability Status Scale (EDSS) was assessed at baseline and longitudinally, in 97/112 MS patients, after a mean follow-up of 4.0 years. Associations between imaging metrics and clinical outcomes were evaluated using regression models. Results: progressed in half of cases (70% sensitivity, 50% specificity) within 4 years. Conclusion: In MS, different imaging biomarkers are associated with either the current disability or PIRA. Spinal cord atrophy mainly explains the current EDSS, while brain WM atrophy and PRLs provide additional insights into future disability trajectory. Among all markers, CLs emerged as the main driver for PIRA.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».