MRI biomarkers of freezing of gait development in Parkinson's disease.

Araştırma özeti

Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by

Bu çalışma, Parkinson hastalığı hastalarında yürüyüş donması (PD-FoG) ve gelişenlerde (PD-FoG-dönüştürücüler) ve iki yıl boyunca FoG (PD-dönüştürücü olmayanlar) gelişmeyen hastalarda uzunlamasına klinik, yapısal ve fonksiyonel beyin değişikliklerini araştırdı. Dahası, bu çalışma herhangi bir klinik ve / veya MRI metrik FoG gelişimini tahmin edip etmediğini araştırdı. Otuz PD-FoG, 11 PD-FoG-dönüştürücü ve 11 PD-dönüştürücü olmayan iki yıl boyunca takip edildi. Temelde otuz sağlıklı kontrol yer aldı. Katılımcılar klinik ve MRI ziyaretleri yapıldı. Kortikal kalınlık, bazal gangliyon hacimleri ve fonksiyonel ağ grafik ölçümleri temel olarak ve zamanla değerlendirildi. PD gruplarında, temel MRI ile klinik kötüleşme arasındaki korelasyonlar test edildi. Bir ROC eğrisi analizi, adım adım model prosedürü kullanılarak seçilen temel klinik ve MRI ölçümlerinin PD-FoG-dönüştürücüleri PD-dönüştürücü olmayanlardan ayırt edip edemeyeceğini araştırdı. Temelde, PD-FoG hastalarının yaygın kortikal / subkortikal atrofisi vardı, PD-FoG-dönüştürücüleri ve konvertör olmayanları sensorimotor bölgelerde atrofi ve bazal gangliyata bağlı kontroller gösterdi. Zamanla, PD-olmayan konvertörler önemli klinik değişiklikler olmadan sol temporal kutup ve pallidumun kortikal incelmesini birikmiştir. PD-FoG-dönüştürücüler, PD-FoG'ye benzer şekilde, oksipital atrofi birikimi ile birlikte hastalık şiddetinin, yürütme fonksiyonlarının ve ruh halinin kötüleştiğini gösterdi. Temelde, kontrollere ve PD-FoG'ye göre PD-FoG dönüştürücüleri daha yüksek küresel ve parietal kümeleme katsayısı ve küresel yerel verimlilik gösterdi. Zamanla, PD-FoG-dönüştürücüler azalmış parietal kümeleme katsayısı ve sensorimotor yerel verimlilik gösterdi, PD-dönüştürücü olmayanlar artmış sensorimotor yol uzunluğu gösterdi, PD-FoG hastaları ise kararlı grafik ölçümleri gösterdi. Diskinezi, postural istikrarsızlık ve yürüyüş bozuklukları puanları ve parietal kümeleme katsayısı dahil olmak üzere akıllı tahmin modeli FoG dönüşümünün en iyi tahmincisiydi. Klinik ve MRI verilerini birleştiren ROC eğrileri, dönüşümü tahmin etmek için en yüksek sınıflandırma gücünü sağladı (AUC = 0.95,% 95CI: 0.86-1). Yapısal MRI, PD ilerlemesini izlemek için yararlı bir araçtır, klinik özelliklerle birlikte fonksiyonel MRI, FoG dönüşümünü erken belirlemeye yardımcı olabilir.

Özgün kaynak özetini okuyun

This study investigated longitudinal clinical, structural and functional brain alterations in Parkinson's disease patients with freezing of gait (PD-FoG) and in those developing (PD-FoG-converters) and not developing FoG (PD-non-converters) over two years. Moreover, this study explored if any clinical and/or MRI metric predicts FoG development. Thirty PD-FoG, 11 PD-FoG-converters and 11 PD-non-converters were followed for two years. Thirty healthy controls were included at baseline. Participants underwent clinical and MRI visits. Cortical thickness, basal ganglia volumes and functional network graph metrics were evaluated at baseline and over time. In PD groups, correlations between baseline MRI and clinical worsening were tested. A ROC curve analysis investigated if baseline clinical and MRI measures, selected using a stepwise model procedure, could differentiate PD-FoG-converters from PD-non-converters. At baseline, PD-FoG patients had widespread cortical/subcortical atrophy, while PD-FoG-converters and non-converters showed atrophy in sensorimotor areas and basal ganglia relative to controls. Over time, PD-non-converters accumulated cortical thinning of left temporal pole and pallidum without significant clinical changes. PD-FoG-converters showed worsening of disease severity, executive functions, and mood together with an accumulation of occipital atrophy, similarly to PD-FoG. At baseline, PD-FoG-converters relative to controls and PD-FoG showed higher global and parietal clustering coefficient and global local efficiency. Over time, PD-FoG-converters showed reduced parietal clustering coefficient and sensorimotor local efficiency, PD-non-converters showed increased sensorimotor path length, while PD-FoG patients showed stable graph metrics. Stepwise prediction model including dyskinesia, postural instability and gait disorders scores and parietal clustering coefficient was the best predictor of FoG conversion. Combining clinical and MRI data, ROC curves provided the highest classification power to predict the conversion (AUC = 0.95, 95%CI: 0.86-1). Structural MRI is a useful tool to monitor PD progression, while functional MRI together with clinical features may be helpful to identify FoG conversion early.

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.