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Enregistrement W7116873550 · doi:10.1002/alz70862_109829

Advanced MRI biomarkers for efficient clinical trial designs in Progressive Supranuclear Palsy (PSP)

2025· article· en· W7116873550 sur OpenAlexaff
Simone P. Zehntner, Jean‐Philippe Coutu, Felix Carbonell, Alex Zijdenbos, Barry Bedell

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAdvanced Neuroimaging Techniques and Applications
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClinical trialProgressive supranuclear palsyMagnetic resonance imagingSample size determinationBiomarker

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Progressive Supranuclear Palsy (PSP) is a rare neurodegenerative disease characterized by movement, balance, speech, and eye movement difficulties. PSP is a form of four-repeat tauopathy, involving the abnormal accumulation of tau in the brain. This accumulation leads to neuronal loss, particularly in the brainstem. Identifying robust biomarkers for disease progression is critical for minimizing the sample size in clinical trials. Advanced MRI-based methods, such as regional volumetric and diffusion MRI (dMRI) processing and analyses, offer promising tools to detect subtle changes in brain structure. These methods allow for the analysis of both regional brain atrophy and microstructural changes, enabling insights into disease progression as well as enable the rapid evaluation of novel therapeutics in clinical trials. METHODS: MRI data from PSP patients and healthy controls were acquired from the 4-Repeat Tau Neuroimaging Initiative (4RTNI) and Frontotemporal Lobar Degeneration Neuroimaging Initiative (FTLDNI). Fully-automated image processing was performed using the PIANO™ software platform. Regional analysis focused on brain regions with significant atrophy or microstructural changes. Sample size calculations for clinical trials were performed to estimate the number of participants needed to detect a reduction in observed changes. RESULTS: Over 12 months, PSP patients exhibited up to 4% volume loss in key brain regions, such as the superior cerebellar peduncles, pallidum, midbrain, and brainstem (Figure 1), and statistically significant microstructural changes in RD and FW in white and gray matter regions (Figure 2). Sample size estimates revealed that fewer than 50 participants per arm were required to detect 60% slowing of changes in the most affected regions. In comparison, alternative methods, such as FreeSurfer and MRPI, required significantly larger sample sizes. The analysis also demonstrated 5-10% increases in dMRI metrics over 12 months in PSP patients, compared to smaller changes in controls. CONCLUSION: The integration of advanced MRI processing techniques, including volumetric and dMRI analyses, enhances sensitivity to brain changes in PSP, significantly reducing sample size requirements for clinical trials. These findings underscore the importance of selecting robust imaging biomarkers and analysis methods to improve trial efficiency and accelerate therapeutic development for PSP.

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)0,155
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,203
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,845
Score d'incertitude au seuil0,819

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1550,203
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,139
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,309 · 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.

Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
DomaineMéthodes
GenreMéthodes

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

En bref

Citations0
Publié2025
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