Correlation between the density of dopaminergic transporters in the striatum, disease progression and the degree of disability in patients with Parkinson\'s disease
Bibliographic record
Abstract
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).
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".