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Objective Progranulin-related frontotemporal dementia (FTD-GRN) is a fast progressive disease. Modelling the cascade of multimodal biomarker changes aids in understanding the aetiology of this disease and enables monitoring of individual mutation carriers. In this cross-sectional study, we estimated the temporal cascade of biomarker changes for FTD-GRN, in a data-driven way. Methods We included 56 presymptomatic and 35 symptomatic GRN mutation carriers, and 35 healthy non-carriers. Selected biomarkers were neurofilament light chain (NfL), grey matter volume, white matter microstructure and cognitive domains. We used discriminative event-based modelling to infer the cascade of biomarker changes in FTD-GRN and estimated individual disease severity through cross-validation. We derived the biomarker cascades in non-fluent variant primary progressive aphasia (nfvPPA) and behavioural variant FTD (bvFTD) to understand the differences between these phenotypes. Results Language functioning and NfL were the earliest abnormal biomarkers in FTD-GRN. White matter tracts were affected before grey matter volume, and the left hemisphere degenerated before the right. Based on individual disease severities, presymptomatic carriers could be delineated from symptomatic carriers with a sensitivity of 100% and specificity of 96.1%. The estimated disease severity strongly correlated with functional severity in nfvPPA, but not in bvFTD. In addition, the biomarker cascade in bvFTD showed more uncertainty than nfvPPA. Conclusion Degeneration of axons and language deficits are indicated to be the earliest biomarkers in FTD-GRN, with bvFTD being more heterogeneous in disease progression than nfvPPA. Our data-driven model could help identify presymptomatic GRN mutation carriers at risk of conversion to the clinical stage.
Modelling the cascade of biomarker changes in GRN-related frontotemporal dementia / Panman, J. L.; Venkatraghavan, V.; Van Der Ende, E. L.; Steketee, R. M. E.; Jiskoot, L. C.; Poos, J. M.; Dopper, E. G. P.; Meeter, L. H. H.; Kaat, L. D.; Rombouts, S. A. R. B.; Vernooij, M. W.; Kievit, A. J. A.; Premi, E.; Cosseddu, M.; Bonomi, E.; Olives, J.; Rohrer, J. D.; Sanchez-Valle, R.; Borroni, B.; Bron, E. E.; Van Swieten, J. C.; Papma, J. M.; Klein, S.; Afonso, S.; Almeida, M. R.; Anderl-Straub, S.; Andersson, C.; Antonell, A.; Archetti, S.; Arighi, A.; Balasa, M.; Barandiaran, M.; Bargallo, N.; Bartha, R.; Bender, B.; Black, S.; Butler, C.; Bocchetta, M.; Borrego-Ecija, S.; Bras, J.; Bruffaerts, R.; Caroppo, P.; Cash, D.; Castelo-Branco, M.; Convery, R.; Cope, T.; Danek, A.; De Arriba, M.; De Mendonca, A.; Di Fede, G.; Diaz, Z.; Ducharme, S.; Duro, D.; Fenoglio, C.; Ferreira, C. B.; Finger, E.; Flanagan, T.; Fox, N.; Freedman, M.; Fumagalli, G.; Gabilondo, A.; Galimberti, D.; Gasparotti, R.; Gauthier, S.; Gazzina, S.; Gerhard, A.; Giaccone, G.; Gorostidi, A.; Graff, C.; Greaves, C.; Guerreiro, R.; Heller, C.; Hoegen, T.; Indakoetxea, B.; Jelic, V.; Karnath, H. -O.; Keren, R.; Laforce, R.; Leitao, M. J.; Levin, J.; Llado, A.; Loosli, S.; Maruta, C.; Masellis, M.; Mead, S.; Miltenberger, G.; Van Minkelenm Sara Mitchell, R.; Moore, K.; Moreno, F.; Nicholas, J.; Oijerstedt, L.; Otto, M.; Ourselin, S.; Padovani, A.; Peakman, G.; Pijnenburg, Y.; Polito, C.; Prioni, S.; Prix, C.; Rademakers, R.; Redaelli, V.; Rittman, T.; Rogaeva, E.; Rosa-Neto, P.; Rossi, G.; Rosser, M.; Rowe, J.; Santana, I.; Santiago, B.; Scarpini, E.; Schonecker, S.; Shafei, E. S. R.; Shoesmith, C.; Synofzik, M.; Tabuas-Pereira, M.; Tagliavini, F.; Tartaglia, C.; Tainta, M.; Taipa, R.; Tang-Wai, D.; Thomas, D. L.; Thonberg, H.; Timberlake, C.; Tiraboschi, P.; Todd, E.; Vandamme, P.; Vandenberghe, R.; Vandenbulcke, M.; Veldsman, M.; Verdelho, A.; Villanua, J.; Warren, J.; Wilkeione, C.; Elisabeth, W.; Henrik, W.; Zulaica, Z. M.. - In: JOURNAL OF NEUROLOGY, NEUROSURGERY AND PSYCHIATRY. - ISSN 0022-3050. - 92:5(2021), pp. 494-501. [10.1136/jnnp-2020-323541]
Modelling the cascade of biomarker changes in GRN-related frontotemporal dementia
Panman J. L.;Venkatraghavan V.;Van Der Ende E. L.;Steketee R. M. E.;Jiskoot L. C.;Poos J. M.;Dopper E. G. P.;Meeter L. H. H.;Kaat L. D.;Rombouts S. A. R. B.;Vernooij M. W.;Kievit A. J. A.;Premi E.;Cosseddu M.;Bonomi E.;Olives J.;Rohrer J. D.;Sanchez-Valle R.;Borroni B.;Bron E. E.;Van Swieten J. C.;Papma J. M.;Klein S.;Afonso S.;Almeida M. R.;Anderl-Straub S.;Andersson C.;Antonell A.;Archetti S.;Arighi A.;Balasa M.;Barandiaran M.;Bargallo N.;Bartha R.;Bender B.;Black S.;Butler C.;Bocchetta M.;Borrego-Ecija S.;Bras J.;Bruffaerts R.;Caroppo P.;Cash D.;Castelo-Branco M.;Convery R.;Cope T.;Danek A.;De Arriba M.;De Mendonca A.;Di Fede G.;Diaz Z.;Ducharme S.;Duro D.;Fenoglio C.;Ferreira C. B.;Finger E.;Flanagan T.;Fox N.;Freedman M.;Fumagalli G.;Gabilondo A.;Galimberti D.;Gasparotti R.;Gauthier S.;Gazzina S.;Gerhard A.;Giaccone G.;Gorostidi A.;Graff C.;Greaves C.;Guerreiro R.;Heller C.;Hoegen T.;Indakoetxea B.;Jelic V.;Karnath H. -O.;Keren R.;Laforce R.;Leitao M. J.;Levin J.;Llado A.;Loosli S.;Maruta C.;Masellis M.;Mead S.;Miltenberger G.;Van Minkelenm Sara Mitchell R.;Moore K.;Moreno F.;Nicholas J.;Oijerstedt L.;Otto M.;Ourselin S.;Padovani A.;Peakman G.;Pijnenburg Y.;Polito C.;Prioni S.;Prix C.;Rademakers R.;Redaelli V.;Rittman T.;Rogaeva E.;Rosa-Neto P.;Rossi G.;Rosser M.;Rowe J.;Santana I.;Santiago B.;Scarpini E.;Schonecker S.;Shafei E. S. R.;Shoesmith C.;Synofzik M.;Tabuas-Pereira M.;Tagliavini F.;Tartaglia C.;Tainta M.;Taipa R.;Tang-Wai D.;Thomas D. L.;Thonberg H.;Timberlake C.;Tiraboschi P.;Todd E.;Vandamme P.;Vandenberghe R.;Vandenbulcke M.;Veldsman M.;Verdelho A.;Villanua J.;Warren J.;WilkeIone C.;Elisabeth W.;Henrik W.;Zulaica Z. M.
2021-01-01
Abstract
Objective Progranulin-related frontotemporal dementia (FTD-GRN) is a fast progressive disease. Modelling the cascade of multimodal biomarker changes aids in understanding the aetiology of this disease and enables monitoring of individual mutation carriers. In this cross-sectional study, we estimated the temporal cascade of biomarker changes for FTD-GRN, in a data-driven way. Methods We included 56 presymptomatic and 35 symptomatic GRN mutation carriers, and 35 healthy non-carriers. Selected biomarkers were neurofilament light chain (NfL), grey matter volume, white matter microstructure and cognitive domains. We used discriminative event-based modelling to infer the cascade of biomarker changes in FTD-GRN and estimated individual disease severity through cross-validation. We derived the biomarker cascades in non-fluent variant primary progressive aphasia (nfvPPA) and behavioural variant FTD (bvFTD) to understand the differences between these phenotypes. Results Language functioning and NfL were the earliest abnormal biomarkers in FTD-GRN. White matter tracts were affected before grey matter volume, and the left hemisphere degenerated before the right. Based on individual disease severities, presymptomatic carriers could be delineated from symptomatic carriers with a sensitivity of 100% and specificity of 96.1%. The estimated disease severity strongly correlated with functional severity in nfvPPA, but not in bvFTD. In addition, the biomarker cascade in bvFTD showed more uncertainty than nfvPPA. Conclusion Degeneration of axons and language deficits are indicated to be the earliest biomarkers in FTD-GRN, with bvFTD being more heterogeneous in disease progression than nfvPPA. Our data-driven model could help identify presymptomatic GRN mutation carriers at risk of conversion to the clinical stage.
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simulazione ASN
Il report seguente simula gli indicatori relativi alla propria produzione scientifica in relazione alle soglie ASN 2021-2023 del proprio SC/SSD. Si ricorda che il superamento dei valori soglia (almeno 2 su 3) è requisito necessario ma non sufficiente al conseguimento dell'abilitazione. La simulazione si basa sui dati IRIS e sugli indicatori bibliometrici alla data indicata e non tiene conto di eventuali periodi di congedo obbligatorio, che in sede di domanda ASN danno diritto a incrementi percentuali dei valori. La simulazione può differire dall'esito di un’eventuale domanda ASN sia per errori di catalogazione e/o dati mancanti in IRIS, sia per la variabilità dei dati bibliometrici nel tempo. Si consideri che Anvur calcola i valori degli indicatori all'ultima data utile per la presentazione delle domande.
La presente simulazione è stata realizzata sulla base delle specifiche raccolte sul tavolo ER del Focus Group IRIS coordinato dall’Università di Modena e Reggio Emilia e delle regole riportate nel DM 589/2018 e allegata Tabella A. Cineca, l’Università di Modena e Reggio Emilia e il Focus Group IRIS non si assumono alcuna responsabilità in merito all’uso che il diretto interessato o terzi faranno della simulazione. Si specifica inoltre che la simulazione contiene calcoli effettuati con dati e algoritmi di pubblico dominio e deve quindi essere considerata come un mero ausilio al calcolo svolgibile manualmente o con strumenti equivalenti.