Correlation between the density of dopaminergic transporters in the striatum, disease progression and the degree of disability in patients with Parkinson\'s disease
Notice bibliographique
Résumé
A doença de Parkinson (DP) é um distúrbio progressivo e degenerativo do Sistema Nervoso Central (SNC) que acomete os neurônios, substância nigra até os gânglios da base que tem por composição o putâmen e o núcleo caudado, onde há liberação de neurotransmissores de dopamina que se degeneram na DP. Estes pacientes apresentam alguns sinais e sintomas que aparecem sutilmente e aumentam de forma progressiva. Um dos principais sinais são as contrações involuntárias dos músculos esqueléticos tanto dos membros inferiores quanto superiores, os quais podem contrair e relaxar alternadamente e involuntariamente, levando as mãos a se agitarem. Para avaliar esta patologia o SPECT (Single Photon Emission Computed Tomography) cerebral com o radiofármaco [99mTc]Tc-TRODAT-1 é um grande aliado, pois permite avaliar respectivamente a perda das terminações dos neurônios dopaminérgicos no corpo estriado dos pacientes com a DP. OBJETIVO: Avaliar a contribuição do modelo auto construído no software 3D Slicer para a quantificação do índice de ligação do radiofármaco [99mTc]Tc-TRODAT-1 e sua correlação a a incapacidade funcional e comprometimento motor na Doença de Parkinson. MATERIAIS E MÉTODOS: Foi realizada uma análise retrospectiva com 31 pacientes diagnosticados com DP. Nesta análise, as imagens de SPECT com o radiofármaco [99mTc]Tc-TRODAT-1 dos pacientes foram correlacionadas com as imagens neurológicas de um grupo controle de voluntários saudáveis. As imagens foram alinhadas manualmente no software 3D Slicer e como forma de registrar as imagens no mesmo espaço padrão do Montreal Neurological Institute (MNI), um modelo cerebral 123I-FP-CIT SPECT foi utilizado. Esse modelo foi usado como referência devido à sua alta ligação estriatal específica. Em seguida, a média das imagens alinhadas dos voluntários saudáveis se tornou o template a ser utilizado para o processamento dos pacientes e através do programa Statistical Parametric Mapping (SPM 12) que funciona sobre a plataforma do MATLAB (Mathworks Inc, Sherborn, MA, USA), de forma a quantificar e extrair os valores de BPI (Índice de Potencial de Ligação), correlacionando os dados com os sintomas motores (UPDRS-III) e com o grau de incapacidade dos pacientes (HYS). A precisão dos resultados da quantificação foi avaliada por comparação e correlação com dois métodos manuais diferentes: observador 1 e observador 2 realizados por médicos especialistas em medicina nuclear e o modelo auto construído a partir do software 3D Slicer. RESULTADOS: Após as quantificações, análises, extração dos valores do BPI para as regiões do corpo estriado nos dois hemisférios e os valores ipsilateral e contralateral pelo 3D slicer e os observadores 1 e 2, observamos possíveis alterações na densidade dos transportadores dopaminérgicos (DAT) nas regiões anatômicas pertencentes ao corpo estriado e uma correlação positiva entre as duas técnicas de quantificação. Foi observado correlação estatisticamente significante apenas entre os observadores 1 e 2 e o 3D slicer para a região do caudado direito e a escala UPDRS-III. As correlações entre as regiões ipsilateral, contralateral e considerando a lateralização dos sintomas entre o 3D slicer e os observadores 1 e 2, demonstraram uma correlação entre si, mas não entre as escalas UPDRS-III e HYS. CONCLUSÕES: Nosso estudo demonstrou que houve correlação entre as quantificações pelo método manual e pelo modelo SLICER, demonstrando que este último apresentou uma boa reprodutibilidade na avaliação das imagens com [99mTc]Tc-TRODAT-1, mas, não houve correlação entre a quantificação do slicer e dos observadores com as escalas de comprometimento motor (UPDRS-III) e incapacidade funcional (HYS).
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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 ».