SCIENTIFIC HUB

Araştırmanın izini sürün.

SCIENTIFIC LITERATURE · PPR

Mikroyapı, Parkinson hastalığında Derin Beyin Stimülasyonunu takiben motor sonuçları tahmin ediyor

Microstructure predicts motor outcomes following Deep Brain Stimulation in Parkinson’s disease

Makine çevirisi · Editoryal inceleme bekliyor

· 2024-09-23

DOI: 10.21203/rs.3.rs-5093901/v1

Erişim kaynaktan kontrol edilmeliPreprintKaynağa git ↗

Araştırma özeti

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

Özet Subtalamik çekirdeğin (STN-DBS) derin beyin uyarılması, gelişmiş Parkinson hastalığında (PD) hem motor hem de motor olmayan semptomlar için yerleşik bir tedavidir. Ancak sonuçlar hastalar arasında önemli ölçüde değişebilir. Bu nedenle, nörogörüntüleyici belirteçler, örneğin, bir biyofiziksel modele dayalı MRI tekniği, klinik sonuçları tahmin etmek ve ameliyat öncesi danışmanlıkta yardımcı olmak için önerilmiştir. Bu prospektif açık etiketli çalışmada, PD'de STN-DBS'yi takiben kısa vadeli motor sonuçlarıyla ilişkili mikroyapısal metrikleri tanımlamayı amaçladık. Otuz beş hastaya ameliyattan önce ve altı aylık bir takipte difüzyon ağırlıklı MR ve kapsamlı klinik değerlendirmeler yapıldı. Tam beyinli bir voksel-bilge yaklaşımı kullanarak, mikroyapısal metrikler ve motor sonuçları arasındaki ilişkileri araştırdık, permütasyona dayalı yöntemler kullanan çoklu karşılaştırmalara uyum sağladık. Bilateral putamen, bilateral insula ve sol pallidum içindeki intakt mikroyapı, postoperatif motor semptom yükünde daha yüksek bir azalma ile ilişkiliydi. Ayrıca, merkez öncesi ve sonrası gyrus ve sağ precuneus'ta korunmuş mikroyapı, iyi hareket kabiliyeti ile zamanla artışlar ve sorun yaratan diskinezilerin yanı sıra kötü hareket kabiliyeti ile zamanla azalma ile ilişkiliydi. Bu bulgular, difüzyon ağırlıklı MRI'nın, ortalamanın üzerinde veya altında motor yanıtları yaşama olasılığı olan hastaları tanımlayarak ameliyat öncesi danışmanlıkta değerli bir araç olabileceğini göstermektedir.

Özgün kaynak özetini okuyun

Abstract Deep brain stimulation of the subthalamic nucleus (STN-DBS) is an established treatment for both motor and non-motor symptoms in advanced Parkinson's disease (PD). Outcomes, however, can vary significantly among patients. Therefore, neuroimaging markers, such as neurite orientation dispersion and density imaging (NODDI), a biophysical model-based MRI technique, have been proposed to predict clinical outcomes and aid in preoperative counselling. In this prospective open-label study, we aimed to identify microstructural metrics associated with short-term motor outcomes following STN-DBS in PD. Thirty-five patients underwent diffusion-weighted MRI and comprehensive clinical assessments before surgery and at a six-month follow-up postoperatively. Using a whole-brain voxel-wise approach, we explored associations between microstructural metrics and motor outcomes, adjusting for multiple comparisons employing permutation-based methods. Intact microstructure within the bilateral putamen, bilateral insula, and left pallidum were associated with a higher reduction in postoperative motor symptom burden. Furthermore, preserved microstructure in pre- and postcentral gyrus and right precuneus were associated with increases in time with good mobility and no troublesome dyskinesia as well as decreases in time with poor mobility. These findings suggest that diffusion weighted MRI can be a valuable tool in preoperative counselling by identifying patients who are likely to experience above- or below-average motor responses.

Bilimsel değerlendirme

01

Araştırma sorusu

Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.

02

Yöntem ve örneklem

Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.

03

Temel bulgular

Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.

04

Sınırlılıklar

Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.

Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.