February 11, 2019 - Effectiveness of imaging genetics analysis to explain degree of depression in Parkinson’s disease.
Resumo
A depressão é um dos sintomas neuropsiquiátricos mais comuns e importantes na doença de Parkinson e muitas vezes piora à medida que a doença de Parkinson progride. No entanto, os mecanismos subjacentes da depressão na doença de Parkinson não são claros. O objetivo do nosso estudo foi encontrar características genéticas relacionadas à depressão na doença de Parkinson usando uma abordagem de genética de imagem e construir um modelo analítico para prever o grau de depressão na doença de Parkinson. Os dados de neuroimagem e genotipagem foram obtidos de um banco de dados acessível abertamente. Computamos recursos de imagem por meio de análise de conectividade derivada da tractografia de imagens de tensores de difusão. As características de imagem foram utilizados como fenótipos intermediários para identificar as variantes genéticas de acordo com a abordagem genética de imagem. Construímos então um modelo de regressão linear usando as características genéticas da abordagem genética de imagem para descrever os escores clínicos que indicam o grau de depressão. Como comparação, construímos outros modelos usando recursos de imagem e características genéticas baseadas em referências para demonstrar a eficácia do nosso modelo de genética de imagem. Os modelos foram treinados e testados em uma validação cruzada de cinco vezes. A abordagem genética de imagem identificou várias regiões do cérebro e genes conhecidos por estarem envolvidos na depressão, com o potencial de ser usado como biomarcadores significativos. Nosso modelo proposto usando características genéticas de imagem previu e explicou o grau de depressão na doença de Parkinson apropriadamente (R2 ajustado maior que 0,6 em cinco dobras de treinamento) e com um erro menor e correlação maior do que com outros modelos em cinco dobras de teste. (segue...)
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