Metabolic brain networks in dementia with Lewy bodies: from prodromal to manifest disease stages
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: F]fluoro-2-deoxy-D-glucose positron emission tomography (FDG PET) is a supportive DLB biomarker. We evaluated a multivariate, quantifiable metabolic network biomarker, termed DLB-related pattern (DLBRP), for its further clinical translation across centres and disease stages. METHODS: We analysed demographic, clinical and FDG PET imaging data of 1180 participants from 14 tertiary centres and two multicentre datasets. We included 379 DLB, 28 mild cognitive impairment-LB (MCI-LB), 195 dementia due to Alzheimer's disease (ADD), 172 MCI-AD without α-synuclein co-pathology (MCI-AD-S-), and 73 MCI-AD with α-synuclein co-pathology (S+) patients, along with a comparative group of 333 normal controls (NCs). From the scans, we calculated the expression of DLBRP, AD-related pattern (ADRP) and Parkinson's disease-related pattern (PDRP) and compared them across groups. DLBRP scores were correlated with clinical measurements. RESULTS: Across independent cohorts, DLBRP robustly distinguished DLB from NCs (sensitivity >89%, specificity >90%), and scores correlated with Unified Parkinson's Disease Rating Scale Part III and independently predicted Mini-Mental State Examination. DLBRP was elevated already in MCI-LB. In a small longitudinal dataset, we observed steady increases in DLBRP expression with scores exceeding the diagnostic threshold prior to dementia onset. DLBRP and PDRP discriminated DLB from ADD (sensitivity, 74%-90%; specificity, 80%). In MCI-AD groups, ADRP was expressed, whereas DLBRP and PDRP were increased only in MCI-AD-S+, although comparatively less than in MCI-LB. CONCLUSIONS: This study demonstrates the value of DLBRP in diagnosing prodromal and manifest DLB and distinguishing them from their AD counterparts. While overlap between patterns may reflect actual co-pathology, this possibility cannot be accepted without thorough pathological confirmation. The current findings support the use of DLBRP in patient evaluation and in future trial design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».