ALS'de Metabolik Bağlantı Değişiklikleri: Wasserstein Mesafelerine Dayalı Bireysel Ağ Analizi

Doktor Özeti: Bu çalışma, nörodejeneratif bozukluklarNörodejeneratif BozukluklarBeyin veya omurilikteki sinir hücrelerinin ilerleyici kaybı ile karakterize edilen hastalıklar (Örn: Alzheimer, Parkinson).da beyin ağı değişikliklerini karakterize etmek için pozitron emisyon tomografisi (PET) görüntülemesi ile moleküler bağlantı analizini araştırmaktadır. Tek denekli metabolik bağlantı ağları oluşturmak için Kullback-Leibler ıraksama benzerlik tahmini (KLSE) yerine Wasserstein mesafesini (WD) tanıtmaktadır. 167 ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. hastası, 36 sağlıklı gönüllü ve 25 ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. taklidi vakasından alınan F-FDG PET verileri kullanılarak, 77 atlas tanımlı beyin bölgesinde WD ve KLSE tabanlı bağlantı matrisleri oluşturulmuş ve ilgili graf teorisi tabanlı düğüm metrikleri değerlendirilmiştir. WD ve KLSE türevi düğüm ölçümleri güçlü bir korelasyon göstermiştir. ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. grubundaki yaş eşleşmeli denekler, sağlıklı gönüllülerle karşılaştırıldığında frontal, temporal, serebellar ve oksipital ağ düğümlerinde anlamlı değişiklikler sergilemiş; WD tabanlı metrikler, KLSE tabanlı yaklaşıma göre daha fazla beyin bölgesinde farklılıklar ortaya koymuştur. ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. ile sağlıklı gönüllülerin destek vektör makinesi (SVM) sınıflandırması, her iki bağlantı yaklaşımının da voksel tabanlı PET performansıyla eşleştiğini (doğruluk 0.80'den yüksek olmasına rağmen voksel tabanlı verilerden anlamlı derecede düşük) göstermiştir. Ayrıca, ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. ile ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. taklitleri arasındaki görüntü tabanlı sınıflandırmadan anlamlı derecede daha iyi performans sergilemişlerdir; WD, 0.65 ile en yüksek doğruluğu elde etmiştir. Bu bulgular, WD tabanlı metabolik bağlantının hastalığa bağlı ağ değişikliklerini tespit etmek için hassas, veri açısından verimli bir çerçeve olduğunu desteklemekte ve daha geniş bir PET izleyici ve kohortKohortBelirli bir ortak özelliği olan ve belirli bir zaman dilimi boyunca takip edilen hasta veya birey grubu. yelpazesine uygulanmasını teşvik etmektedir.

Önemli Bulgular: Wasserstein mesafesi (WD), ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık.'de metabolik bağlantı ağlarını analiz etmek için KLSE'ye alternatif, hassas ve veri açısından verimli yeni bir yöntem sunmaktadır. WD tabanlı metrikler, ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. hastalarında frontal, temporal, serebellar ve oksipital bölgeler dahil olmak üzere sağlıklı bireylere göre daha fazla beyin bölgesinde anlamlı ağ değişiklikleri tespit etmiştir. WD ve KLSE tabanlı bağlantı yaklaşımları, ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık.'yi sağlıklı bireylerden ayırmada voksel tabanlı PET performansına yakın doğruluk sergilemiş ve ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık.'yi ALSALSBeyin ve omurilikteki motor sinir hücrelerinin kaybıyla karakterize, kas erimesi ve güç kaybına yol açan ilerleyici bir nörodejeneratif hastalık. taklitlerinden ayırmada görüntü tabanlı sınıflandırmadan daha iyi performans göstermiştir. Bu çalışma, WD tabanlı metabolik bağlantı analizinin nörodejeneratif bozukluklarNörodejeneratif BozukluklarBeyin veya omurilikteki sinir hücrelerinin ilerleyici kaybı ile karakterize edilen hastalıklar (Örn: Alzheimer, Parkinson).da hastalıkla ilişkili ağ değişikliklerini tespit etme potansiyelini vurgulamaktadır ve gelecekteki uygulamalar için güçlü bir temel oluşturmaktadır.