Individualized functional connectivity markers for motor and mood symptoms of Parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
• Using precision imaging, we identified markers that predict symptoms of Parkinson’s. • We unveiled two distinct sets of markers for motor and mood impairments. • The markers mainly involve the motor cortex, visual cortex, and insula. • These findings were replicated across multiple independent datasets. • Our study sheds light on the neural underpinnings of various symptoms of Parkinson’s. Parkinson’s disease (PD) is a complex neurological disorder characterized by many motor and non-motor symptoms. While most studies focus on the motor symptoms of the disease, it is important to identify pathophysiological markers that underlie different facets of the disease. In this case-control study, we sought to discover reliable, individualized functional connectivity markers associated with both motor and mood symptoms of PD. In order to obtain precise functional connectivity measurements, we extensively sampled 166 patients with PD and 51 healthy control participants using functional MRI and characterized functional connectomes at the level of each individual participant. Multiple linear regressions were performed to model the relationship between functional connectivity markers and PD symptoms. We found that a model consisting of 44 functional connections predicted both motor ( r =0.21, p =0.006) and mood symptoms (depression: r =0.23, p =0.006; anxiety: r =0.21, p =0.006). Two sets of connections contributed differentially to these predictions. Between-network connections, mainly connecting the sensorimotor and visual large-scale functional networks, substantially contributed to the prediction of motor measures, while within-network connections in the insula and sensorimotor network contributed more so to mood prediction. The middle to posterior insula region played a particularly important role in predicting depression and anxiety scores. We successfully replicated and generalized our findings in three independent PD datasets. Taken together, our findings indicate that sensorimotor and visual network markers are indicative of PD brain pathology, and that distinct subsets of markers are associated with motor and mood symptoms of PD.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».