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Enregistrement W4416222230 · doi:10.1093/brain/awaf432

Global network and local vulnerabilities underlie brain atrophy across Parkinson’s disease stages

2025· article· en· W4416222230 sur OpenAlexaff
Andrew Vo, Christina Tremblay, Shady Rahayel, Sarah Al–Bachari, Henk W. Berendse, Joanna K. Bright, Fernando Cendes, Emile d’Angremont, John C. Dalrymple‐Alford, Ines Debove, Michiel F. Dirkx, Jason Druzgal, Gaëtan Garraux, Rick C. Helmich, Neda Jahanshad, Martin E. Johansson, Johannes Klein, Max A. Laansma, Corey T. McMillan, Tracy R. Melzer, Bratislav Mišić, Philip Mosley, Conor Owens‐Walton, Laura M. Parkes, Clelia Pellicano, Fabrizio Piras, Kathleen L. Poston, Mario Rango, Christian Rummel, Petra Schwingenschuh, Melanie Suette, Paul M. Thompson, Duygu Tosun, Chih‐Chien Tsai, Tim D. van Balkom, Odile A. van den Heuvel, Ysbrand D. van der Werf, Eva M. van Heese, Chris Vriend, Jiun‐Jie Wang, Roland Wiest, Clarissa Lin Yasuda, Alain Dagher

Notice bibliographique

RevueBrain · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensCentre for Movement DisordersHôpital du Sacré-Cœur de MontréalMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingMarsden FundFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloHealth Research Council of New ZealandHorizon 2020 Framework ProgrammeNational Institutes of HealthNational Institute for Health and Care ResearchNeurological Foundation of New ZealandParkinson's UKUniversity of OxfordNIHR Oxford Biomedical Research CentreWellcome TrustMichael J. Fox Foundation for Parkinson's Research
Mots-clésAtrophyDefault mode networkDiseaseAmygdalaAbnormalityNeuroimagingEntorhinal cortexPosterior cortical atrophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parkinson's disease is associated with extensive structural brain changes. Recent work has proposed that the spatial pattern of disease pathology is shaped by both network spread and local vulnerability. However, few studies have assessed these biological frameworks in large patient samples across disease stages. Analysing the largest imaging cohort in Parkinson's disease to date (n = 3096 patients), we investigated the roles of network architecture and local brain features by relating regional abnormality maps to normative profiles of connectivity, intrinsic networks, cytoarchitectonics, neurotransmitter receptor densities and gene expression. We found widespread cortical and subcortical atrophy in Parkinson's disease to be associated with advancing disease stage, longer time since diagnosis and poorer global cognition. Structural brain connectivity best explained cortical atrophy patterns in Parkinson's disease and across disease stages. These patterns were robust among individual patients. The precuneus, lateral temporal cortex and amygdala were identified as likely network-based epicentres, with high convergence across disease stages. Individual epicentres varied significantly among patients, yet they consistently localized to the default mode and limbic networks. Furthermore, we showed that regional overexpression of genes implicated in synaptic structure and signalling conferred increased susceptibility to brain atrophy in Parkinson's disease. In summary, this study demonstrates in a well-powered sample that structural brain abnormalities in Parkinson's disease across disease stages and within individual patients are influenced by both network spread and local vulnerability.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,271 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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