Early functional network alterations predict motor and cognitive decline in parkinson’s disease
Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to identify potential structural and resting state FC (rs-FC) alterations in de novo PD and examine their possible relationship with motor and cognitive symptoms; and to explore whether early structural and rs-FC alterations were associated with subsequent clinical progression. Seventy-eight de novo PD patients and thirty-one healthy subjects (HS) were enrolled. The severity of motor symptoms was assessed by the MDS-Unified Parkinson’s Disease rating scale and cognitive performance was assessed with the Montreal Cognitive Assessment. Forty out of 78 PD patients underwent a clinical follow-up after a period of 5.29 ± 1.40 years. All participants underwent 3T MRI scanning. Structural MRI analyses included gray matter volume estimation, thalamus, basal ganglia and cerebellar volumetry. Resting-state functional connectivity was assessed using independent component analysis. Compared to HS, de novo PD patients did not show any structural alteration. Conversely, they showed decreased rs-FC in several brain networks, including the default mode network, sensorimotor, cerebellar, medial visual, occipital, orbitofrontal, dorsal attention, executive control, and the left frontoparietal networks. Although baseline functional alterations were not associated with clinical measures at the time of assessment, reduced baseline rs-FC in most resting-state networks was predictive of clinical progression over time. De novo PD patients exhibit widespread rs-FC alterations across multiple brain networks, despite a preserved structural integrity. Early rs-FC alterations in sensorimotor, cerebellar, and cognitive networks were linked to subsequent clinical deterioration. These findings highlight the potential of rs-fMRI as a valuable early imaging correlate for tracking disease progression in 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».