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Enregistrement W4414160321 · doi:10.1093/braincomms/fcaf308

Mapping the distribution of neurotransmitters to resting-state functional connectivity in Parkinson’s disease

2025· article· en· W4414160321 sur OpenAlexfundno aff
Weihua Li, Nicholas P Lao–Kaim, Runtian Li, Antonio Martín‐Bastida, Andreas–Antonios Roussakis, Graham E. Searle, Natalie Valle‐Guzman, Viswas Dayal, Dilan Athauda, Zinovia Kefalopoulou, Philipp Mahlknecht, Alistair Church, Kathryn J. Peall, Håkan Widner, Gesine Paul, Roger A. Barker, Paola Piccini

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNIHR Cambridge Biomedical Research CentreNIHR Imperial Biomedical Research CentreSeventh Framework ProgrammeMedical Research CouncilMedical Research Council CanadaEuropean CommissionNational Institute for Health and Care ResearchImperial College Healthcare NHS TrustImperial College London
Mots-clésCovarianceFunctional connectivityRegressionPositron emission tomographyDefault mode networkBrain mappingPattern recognition (psychology)Resting state fMRICovariance function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dopamine and serotonin are two major monoamine neurotransmitters associated with Parkinson's disease (PD), but their spatial distribution and relationship to underlying functional brain architecture are not fully understood. We assessed 30 patients with PD at baseline using structural MRI, resting-state functional MRI (rs-fMRI), 11C-PE2I and 11C-DASB PET, along with comprehensive clinical evaluations of motor and non-motor symptoms. Of these, 15 patients with PD who completed the same assessments after 19 months were included in the longitudinal analysis. rs-fMRI was used to assess functional connectivity, while 11C-PE2I and 11C-DASB PET were used to evaluate interregional homogeneity of dopamine and serotonin levels, referred to as PET covariance. Functional connectivity and PET covariance were estimated using a region-of-interest (ROI)-based approach with 138 ROIs from the Automated Anatomical Labelling 3 atlas, excluding cerebellar regions. These ROIs were further grouped into eight networks: visual, sensorimotor, attention, limbic, frontoparietal, default mode, subcortical and brainstem. At baseline, linear regression revealed that functional connectivity was positively associated with both 11C-PE2I PET covariance (β-values ranging from 0.575 to 0.790, P < 0.001) and 11C-DASB PET covariance (β-values ranging from 0.356 to 0.773, P < 0.001) across all networks. Longitudinally, we found positive correlations between baseline functional connectivity and both 11C-PE2I PET change covariance and 11C-DASB PET change covariance (β-values ranging from 0.166 to 0.576 and 0.312 to 0.671, respectively, P < 0.001) across all networks. These correlations remained significant after controlling for the Euclidean distance between ROIs, indicating that the association is independent of spatial proximity. For both tracers, absolute PET uptake across seed ROIs was positively associated with correspondent regression-derived functional connectivity-PET β-weights, which represent the relationship between PET uptake in target ROIs and their functional connectivity to the seed. This association between target functional connectivity and PET uptake was correlated with PD motor and non-motor severity across different brain regions in a manner that was dependent on the neurotransmitter system evaluated. Our findings suggest that in patients with PD, dopamine and serotonin levels covary among brain regions that are highly functionally connected. This implies that the spatial distribution of these neurotransmitters follows the organizational principles of the brain's functional connectomes, which are associated with features of the disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,502
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,083
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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