Brain structural MRI marker for predicting conversion to Parkinson’s disease in individuals with prodromal symptoms
Notice bibliographique
Résumé
Background: During the prodromal stage of Parkinson's disease (PD), brain structural alterations precede clinical diagnosis and offer opportunities for early detection. We investigated whether combining clinical non-motor markers with an MRI-based brain structural marker could enhance predictive performance for PD conversion. Methods: = 46, 63.5 ± 7.6 years, 24 males) were selected from the Parkinson's Progression Markers Initiative dataset. We developed a machine learning classifier to identify individuals with brain structural patterns similar to PD based on cortical thickness and white matter integrity. Its predictive performance for PD conversion was assessed alone and combined with clinical non-motor markers such as rapid eye movement sleep behavior disorder and olfactory dysfunction. Results: Six individuals converted to PD within 4 years. The MRI marker classified 21 individuals as having PD-like brain patterns, including all six converters. When combined with olfactory dysfunction, the approach achieved optimal performance with 100% sensitivity, 80% specificity, and 90% balanced accuracy, outperforming individual markers and other combinations. Conclusion: MRI-quantified brain structural similarity to PD, particularly when combined with olfactory assessment, significantly enhances prediction of PD conversion in individuals with prodromal symptoms. This accessible, multimodal approach could facilitate early identification of high-risk individuals for targeted interventions and 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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».