NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Soyut Sanat terapisi, Parkinson hastalığına (PD) motor, bilişsel ve duygusal işlevlerle meşgul olduğu için tamamlayıcı bir yaklaşım olarak ortaya çıkmıştır. Bununla birlikte, sanat terapisine bireysel tepkiler oldukça değişkendir ve terapötik etkinliğin tahmincileri büyük ölçüde bilinmemektedir. Heterojenlik yanıtının bireysel beyin aktivitesi ve bağlantı kalıpları ile ilişkili olabileceğini varsaymıştık. Burada, fonksiyonel bağ, beyin parmak izi ve makine öğrenimini bu kalıpları tanımlamak ve PD'deki sanat terapisi sonuçlarını tahmin etmek için birleştiriyoruz. Altı haftalık bir sanat terapisi protokolünden önce toplanan PD'li 23 hastanın yüksek çözünürlüklü fonksiyonel MRI'larından fonksiyonel konektomları haritaladık. Ayrıca, bireysel konektom parmak izlerini değerlendirdik, mekansal özgüllüklerini inceledik ve ağ topografyasını fonksiyonel alanlarla ilişkilendirmek için meta-analitik fonksiyonel kod çözmeyi yürüttük. Bu ağ parmak izlerini kullanarak, topolojik önlemleri hesapladık ve sanat terapisinden en çok yararlanan hastaları belirlemek için tahmin modelleri geliştirdik, 0.83 doğruluk ve 0.80 ROC-AUC doğruluk elde ettik. Sonuçlarımız, beyin parmak izi bilgili ağ önlemlerinin, tedaviye veri odaklı, kişiselleştirilmiş bir yaklaşım sunarak, terapi yanıtının bireysel değişkenliğini yakalayabildiğini göstermektedir. Bu çalışma, fonksiyonel konektom parmak izlerinin PD'de kişiselleştirilmiş tedavilere rehberlik edebileceğine dair ilk kanıtları sunmaktadır.
Özgün kaynak özetini okuyun
Abstract Art therapy has emerged as a complementary approach to Parkinson’s Disease (PD), as it engages motor, cognitive, and emotional functions. However, individual responses to art therapy are highly variable and predictors of therapeutic efficacy are largely unknown. We hypothesized that the response heterogeneity may be related to individual patterns of brain activity and connectivity. Here, we combine functional connectomics, brain fingerprinting, and machine learning to identify such patterns and predict art therapy outcomes in PD. We mapped functional connectomes from high-resolution functional MRI of 23 patients with PD collected before a six-week art therapy protocol. We also assessed individual connectome fingerprints, examined their spatial specificity, and conducted meta-analytic functional decoding to link network topography with functional domains. Leveraging these network fingerprints, we computed topological measures and developed predictive models to identify patients most likely to benefit from art therapy, reaching an accuracy of 0.83 and a ROC-AUC of 0.80. Our results demonstrate that brain fingerprint-informed network measures can capture interindividual variability of therapy response, offering a data-driven, personalized approach to treatment. This study provides the first evidence that functional connectome fingerprints can guide personalized treatments in PD.
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.