Connectome fonctionnel dans le syndrome de Prader-Willi: neuroimagerie et IA pour évaluer l'impact thérapeutique

Le syndrome de Prader-Willi (PWS) est une condition génétique rare marquée par des problèmes tels que la faim constante, l'obésité, les déséquilibres hormonaux et les difficultés cognitives. Bien que les études aient montré des changements dans la connectivité du cerveau chez les patients PWS, une compréhension complète de ces changements fait encore défaut. Ce projet vise à explorer les modèles de réseau cérébral dans les PWS en utilisant des techniques d'IA avancées pour mieux comprendre l'impact de l'hyperphagie, des traitements hormonaux et des défis cognitifs.

Cette étude combinera les données de l'imagerie de la Ressonance magnétique fonctionnelle du cerveau (IRMf)), les données génétiques, les niveaux hormonaux et les détails cliniques; sur 39 adultes atteints de PWS et 82 participants témoins (dont 52 témoins sains et 30 obèses). Tous les participants sont appariés pour l'âge, le sexe et l'IMC, le cas échéant.

Les données IRMf ont été obtenues avant et après les repas, et / ou avant et après un an d'hormonothérapie de croissance.

La qualité des données sera évaluée et les résumera en utilisant des moyennes ou des pourcentages. Ensuite, les groupes seront statistiquement comparés aux modèles de détection liés à l'hyperphagie et à la thérapie GH.

En ce qui concerne la connectivité du cerveau, les données des patients et des témoins seront comparées, en suivant la façon dont les réseaux cérébraux changent après la thérapie des repas / GH et appliquant des méthodes statistiques avancées pour contrôler les erreurs.

Enfin, en utilisant l'IA, des modèles pour prédire les résultats du traitement et les changements de réseau cérébral seront développés. Ces modèles seront testés et affinés à l'aide de différentes techniques pour assurer la fiabilité.

Avec cette recherche, les résultats attendus sont d'identifier les modèles cérébraux uniques dans les PWS, de découvrir comment ceux-ci sont liés à des symptômes comme l'hyperphagie et à développer des modèles d'IA pour prédire les résultats du traitement. En fin de compte, cette recherche vise à améliorer notre compréhension des PWS et à aider à développer de meilleurs traitements.