NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson ve Alzheimer hastalıkları da dahil olmak üzere neurodejeneratif hastalıklar yıllar veya on yıllar boyunca yavaş ve istikrarlı bir şekilde ilerler. İlerlemede ve klinik semptomlarda belirgin bir farklılık gösterirler, bu da uzun süreli hastalık ilerlemesinin seyrini tedavi ile veya tedavi olmadan tahmin etmeyi zorlaştırır. Biyobelirteçlerdeki son teknik gelişmeler, patogenezle bağlantılı molekülleri ölçerek veya görüntüleyerek nörodejenerasyonun daha önce, klinik öncesi teşhislerini kolaylaştırmıştır. Bununla birlikte, nörodejenerasyonun ilerlemesini niceliksel olarak tahmin edebilen yerleşik bir "biyomarker modeli" yoktur. Burada, nörodejenerasyonun risk temelli kinetiği olan bir modelin öngörülebilirliğini gösteriyoruz, bu sayede nörodejenerasyon riske bağlı olarak olasılıksal olaylar olarak devam ediyor.SonuçlarGelişen göz içi basıncı (IOP) ve görsel yolların nörodejenerasyonu arasında nedensellik ile bilinen beş deneysel glokomlu hayvan kullandık ve difüzyon tensör görüntüleme (DTI) ile beyaz madde bütünlüğünü tekrar tekrar ölçtük. Glokom gözdeki GİB normalden önemli ölçüde artmış ve zaman ve hayvanlar arasında çeşitlilik göstermiştir; bu nedenle bu ölçümün bütünlüğün kinetiklerini tahmin etmek için yararlı olup olmadığını test ettik. Dört çeşit nörodejenerasyon modeli, sabit oranlı, sabit riskli, değişken risk ve heterojenlik modelleri arasında, model seçimi için modelin uygunluğu ve F-testi, optik sinir bütünlüğünün zaman akışının en iyi değişken risk modeli ile açıklandığını göstermiştir; burada nörodejenerasyon kinetiği, ölçülen IOP'ye dayalı kümülatif risk boyunca üstel bir fonksiyonla ifade edilir. Uzatılmış üstel bozunma fonksiyonuna sahip heterojenlik modeli de verilere iyi uyuyor, ancak değişken risk modeline istatistiksel üstünlük sağlayamıyor. Değişken riskli model ayrıca, optik sinirin ölüm öncesi bütünlüğü ile ilişkili olduğu doğrulanan immünohistokimya tarafından değerlendirilen optik sinirdeki uygulanabilir aksonların sayısını da tahmin etti. Buna ek olarak, değişken risk modeli, bu hastalıktaki transsinaptik dejenerasyonun altını çizdiği bilinen yüksek dereceli görsel yollardaki ayrışmayı tanımladı.Bu bulgular, riskle ilgili bir biyobelirteç kullanan değişken risk modelinin nörodejenerasyonun spatiyotemporal ilerlemesini tahmin edebileceğini göstermektedir. Hayatta kalma analizine neredeyse eşdeğer olan bu model, nörodejenerasyonun ilerlemesini geciktirmede nöroproteksiyonun olası etkisini tahmin etmemize izin verebilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
BackgroundNeurodegenerative diseases including Parkinson's and Alzheimer's diseases progress slowly and steadily over years or decades. They show significant between-subject variation in progress and clinical symptoms, which makes it difficult to predict the course of long-term disease progression with or without treatments. Recent technical advances in biomarkers have facilitated earlier, preclinical diagnoses of neurodegeneration by measuring or imaging molecules linked to pathogenesis. However, there is no established "biomarker model" by which one can quantitatively predict the progress of neurodegeneration. Here, we show predictability of a model with risk-based kinetics of neurodegeneration, whereby neurodegeneration proceeds as probabilistic events depending on the risk.ResultsWe used five experimental glaucomatous animals, known for causality between the increased intraocular pressure (IOP) and neurodegeneration of visual pathways, and repeatedly measured IOP as well as white matter integrity by diffusion tensor imaging (DTI) as a biomarker of axonal degeneration. The IOP in the glaucomatous eye was significantly increased than in normal and was varied across time and animals; thus we tested whether this measurement is useful to predict kinetics of the integrity. Among four kinds of models of neurodegeneration, constant-rate, constant-risk, variable-risk and heterogeneity models, goodness of fit of the model and F-test for model selection showed that the time course of optic nerve integrity was best explained by the variable-risk model, wherein neurodegeneration kinetics is expressed in an exponential function across cumulative risk based on measured IOP. The heterogeneity model with stretched exponential decay function also fit well to the data, but without statistical superiority to the variable-risk model. The variable-risk model also predicted the number of viable axons in the optic nerve, as assessed by immunohistochemistry, which was also confirmed to be correlated with the pre-mortem integrity of the optic nerve. In addition, the variable-risk model identified the disintegrity in the higher-order visual pathways, known to underlie the transsynaptic degeneration in this disease.ConclusionsThese findings indicate that the variable-risk model, using a risk-related biomarker, could predict the spatiotemporal progression of neurodegeneration. This model, virtually equivalent to survival analysis, may allow us to estimate possible effect of neuroprotection in delaying progress of neurodegeneration.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.