The Role of Aquaporin-4 in Freezing of Gait and Dynamic Balance Learning in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
Aquaporin-4 (AQP4), a modulator of motor symptoms and synaptic plasticity, may contribute to freezing of gait (FOG)-a significant gait disturbance in Parkinson's disease with an unclear pathophysiology-and its associated impairments in balance learning. However, this potential relationship has not been investigated until now. This preliminary study explores the potential role of AQP4 in FOG and its associated balance learning deficits. The study involved fifteen patients with FOG, fifteen patients without FOG, and fifteen healthy controls. Serum AQP4 levels were measured using enzyme-linked immunosorbent assay, and balance learning was assessed using a voluntary dynamic balance task performed on a stabilometer. Notably, patients who were FOG-positive exhibited significantly higher serum AQP4 levels compared to the other two groups (p < 0.001). These elevated levels showed a positive correlation with FOG severity (ρ = 0.51, p = 0.004). Furthermore, the serum AQP4 levels were inversely correlated with both the slope (ρ = -0.65, p < 0.001) and rate (ρ = -0.46, p = 0.01) of balance learning in PwPD. FOG-positive individuals exhibited impaired voluntary balance learning compared to both FOG-negative and healthy participants. FOG-negative participants showed initial improvement, while healthy individuals demonstrated continuous enhancement across consecutive learning blocks (the first significant main effect of time on balance performance, comparing Blocks 1 and 2, was p = 0.02 for FOG-negative and p = 0.03 for healthy groups), with both groups maintaining their acquired skills over time. These findings suggest that AQP4 may play a significant role in FOG and its associated learning impairments, warranting further investigation for potential treatments. Additionally, alternative balance learning protocols may be necessary for FOG-positive patients.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».