NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı (PD) başlangıçta ve erken evrelerde karakteristik olarak tek taraflı bir semptom modeline sahiptir; Bu yanallaşma tanısal olarak önemli bir tanı özelliği olarak kabul edilir. Tüm beyin ağlarının grafik-teorik özelliklerini, sol başlangıçlı PD (LPD), sağ başlangıçlı PD (RPD) ve sağlıklı kontroller (HCs) olan hastalarda dinlenme durumu fonksiyonel MR (rs-fMRI), difüzyon tensör görüntüleme (DTI) ve dinlenme durumu bilgili yapısal konektom (rsSC) kullanılarak karşılaştırmayı amaçladık. PD'li 26 hastayı (LPD ile 13 ve RPD ile 13) ve 13 yaş ve cinsiyet uyumlu HC'leri işe aldık. Rs-fMRI ve DTI tüm deneklerde gerçekleştirildi. Graf-teorik analiz, rs-fMRI, DTI ve rsSC tarafından oluşturulan bir tam beyin ağının yerel ve küresel verimliliğini hesaplamak için kullanıldı. İki örnek t-testi ve Pearson korelasyon analizi yapıldı. Özellikle LPD hastalarında rsSC ağı kullanıldığında HC'lere kıyasla önemli ölçüde azalmış küresel ve yerel verimlilik ortaya çıktı; rs-fMRI veya DTI kullanılarak tek başına anlamlı bir gruplararası fark bulunmadı. rsSC ağ analizi için, çoklu ağ metriklerinin LPD'de anormal olduğu bulundu. Sol precuneus'un derece merkeziliği, Birleşik Parkinson Hastalığı Değerlendirme Ölçeği (UPDRS) skoru ve hastalık süresi ile anlamlı bir şekilde ilişkiliydi (p = 0.030, r = 0.599; p = 0.037, r = 0.582). Motorla ilgili beyin ağlarının topolojik özellikleri LPD ve RPD'yi ayırt edebilir. Nodal metrikleri, PD tanısı ve hastalık ilerlemesinin izlenmesi için önemli yapısal özellikler olarak hizmet edebilir. Kolektif olarak, bu bulgular PD başlangıcının lateralizasyonuna nörobiyolojik anlayışlar sağlayabilir.
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's disease (PD) has a characteristically unilateral pattern of symptoms at onset and in the early stages; this lateralization is considered a diagnostically important diagnosis feature. We aimed to compare the graph-theoretical properties of whole-brain networks generated by using resting-state functional MRI (rs-fMRI), diffusion tensor imaging (DTI), and the resting-state-informed structural connectome (rsSC) in patients with left-onset PD (LPD), right-onset PD (RPD), and healthy controls (HCs). We recruited 26 patients with PD (13 with LPD and 13 with RPD) as well as 13 age- and sex-matched HCs. Rs-fMRI and DTI were performed in all subjects. Graph-theoretical analysis was used to calculate the local and global efficiency of a whole-brain network generated by rs-fMRI, DTI, and rsSC. Two-sample t-tests and Pearson correlation analysis were conducted. Significantly decreased global and local efficiency were revealed specifically in LPD patients compared with HCs when the rsSC network was used; no significant intergroup difference was found by using rs-fMRI or DTI alone. For rsSC network analysis, multiple network metrics were found to be abnormal in LPD. The degree centrality of the left precuneus was significantly correlated with the Unified Parkinson's Disease Rating Scale (UPDRS) score and disease duration (p = 0.030, r = 0.599; p = 0.037, r = 0.582). The topological properties of motor-related brain networks can differentiate LPD and RPD. Nodal metrics may serve as important structural features for PD diagnosis and monitoring of disease progression. Collectively, these findings may provide neurobiological insights into the lateralization of PD onset.
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.