సమావేశ ముఖ్యాంశం: 2026 PAS కాంగ్రెస్

పార్కిన్సన్స్ వ్యాధి నిర్ధారణ మరియు చికిత్సను న్యూరోఇమేజింగ్ ఎలా వేగంగా మారుస్తోంది

---

వ్యాధి వర్ణపటం అంతటా సూక్ష్మమైన న్యూరోడిజెనరేషన్‌పై మల్టీమోడల్ మరియు ఆల్ఫా-సిన్యూక్లిన్ ఇమేజింగ్ ఎలా లోతైన అంతర్దృష్టులను అందించగలవో నిపుణులు వివరిస్తున్నారు.

ఆర్టికల్ అవలోకనం ఇక్కడికి గెంతు:  పార్కిన్సన్ వ్యాధికి సంబంధించిన ఇమేజింగ్ సాధనాలలో కృత్రిమ మేధను ప్రస్తుతం ఎలా ఉపయోగిస్తున్నారు? PDలో వ్యాధి పురోగతిని ముందుగా గుర్తించడానికి మరియు పర్యవేక్షించడానికి మల్టీమోడల్ ఇమేజింగ్ ఎలా సహాయపడుతుంది? సైనూక్లియోపతీలలో ఆల్ఫా-సైనూక్లిన్ ఇమేజింగ్ యొక్క ప్రాముఖ్యత ప్రస్తావనలు

 

పార్కిన్సన్ వ్యాధికి సంబంధించిన ఇమేజింగ్ సాధనాలలో కృత్రిమ మేధను ప్రస్తుతం ఎలా ఉపయోగిస్తున్నారు?

కృత్రిమ మేధస్సు (AI), పార్కిన్సన్స్ వ్యాధి (PD)ని నిర్ధారించడానికి మరియు అర్థం చేసుకోవడానికి మనం న్యూరోఇమేజింగ్‌ను ఉపయోగించే విధానాన్ని వేగంగా మారుస్తోంది.

సాంప్రదాయకంగా, క్లినికల్ ఇమేజింగ్ డోపమైన్ నష్టాన్ని నిర్ధారించడంపై దృష్టి పెట్టింది, సాధారణంగా నిగ్రోస్ట్రైటల్ సమగ్రతను అంచనా వేయడానికి DAT-SPECT ను ఉపయోగిస్తారు. ఈ టెక్నిక్ స్థిరపడిన PD [1] లో ప్రీసినాప్టిక్ డోపమైన్ లోపాలను గుర్తించడంలో చాలా కచ్చితమైనది అయినప్పటికీ, దృశ్య వివరణ మరియు సెమీ-క్వాంటిటేటివ్ కొలతలతో కూడిన సాంప్రదాయ డోపమైన్ ఇమేజింగ్‌కు పరిమితులు ఉన్నాయి, ముఖ్యంగా ప్రారంభ/ప్రోడ్రోమల్ వ్యాధిలో, పురోగతిని ట్రాక్ చేయడంలో, PD ని అసాధారణ పార్కిన్సోనియన్ సిండ్రోమ్‌ల నుండి వేరు చేయడంలో మరియు PD యొక్క జీవసంబంధమైన వైవిధ్యాన్ని సంగ్రహించడంలో.

PD పరిశోధన ఇప్పుడు లక్షణ-ఆధారిత వివరణల నుండి జీవశాస్త్రపరంగా ఆధారపడిన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లకు మారుతోంది [2,3]. నిర్మాణాత్మక మరియు క్రియాత్మక కనెక్టివిటీ విశ్లేషణలు; సెరిబ్రల్ గ్లూకోజ్ జీవక్రియ ఇమేజింగ్; మరియు MRI మార్కర్లు (ఉదాహరణకు, న్యూరోమెలనిన్-సెన్సిటివ్ ఇమేజింగ్, ఫ్రీ-వాటర్ డిఫ్యూజన్ MRI, మొదలైనవి) వంటి అధునాతన పద్ధతులు, వ్యాధి స్పెక్ట్రం అంతటా సూక్ష్మమైన న్యూరోడిజెనరేషన్‌పై లోతైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తాయి [4].

AI దాగి ఉన్న ఇమేజింగ్ సంకేతాలను వెలికితీస్తుంది

PDలో న్యూరోఇమేజింగ్‌తో AIని ఏకీకృతం చేయడం అనేక సంభావ్య ప్రయోజనాలను అందిస్తుంది [5-7]. న్యూరోఇమేజింగ్‌లో సమృద్ధిగా నిర్మాణాత్మక, క్రియాత్మక మరియు పరమాణు సమాచారం ఉంటుంది, అందులో చాలా వరకు మానవ కన్ను చూడలేనంత సూక్ష్మంగా ఉంటుంది. AI ఈ సంకేతాలను పెద్ద ఎత్తున సంగ్రహించి, ఏకీకృతం చేయగలదు: 1) పర్యవేక్షిత అభ్యాస నమూనాలు రోగ నిర్ధారణకు మద్దతు ఇస్తాయి మరియు పురోగతిని అంచనా వేస్తాయి; 2) అపర్యవేక్షిత అభ్యాసం జీవశాస్త్రపరంగా అర్థవంతమైన ఉప రకాలను గుర్తిస్తుంది; 3) డీప్ లెర్నింగ్ సంక్లిష్టమైన ప్రాదేశిక మరియు ఆకృతి నమూనాలను స్వయంచాలకంగా సంగ్రహిస్తుంది.

డోపమైన్ సంబంధిత ఇమేజింగ్‌లో, ఆరోగ్యకరమైన నియంత్రణల నుండి PDని వేరు చేయడంలో AI నమూనాలు 90-97% రోగనిర్ధారణ ఖచ్చితత్వాన్ని సాధించాయి, తరచుగా సాంప్రదాయ సెమీ-క్వాంటిటేటివ్ కొలతలను అధిగమించాయి. ఈ విధానాలు సూక్ష్మ లోపాల పట్ల సున్నితత్వాన్ని పెంచుతాయి, డోపమైన్ లోపాలు లేని స్కాన్‌లను (SWEDD) [8] పునఃవర్గీకరించడంలో సహాయపడతాయి మరియు పరిశీలకుల మధ్య వైవిధ్యాన్ని తగ్గిస్తాయి [9,10].

సబ్‌స్టాంటియా నిగ్రాలో డోపమైన్ సంబంధిత న్యూరాన్ల నష్టాన్ని అంచనా వేయడానికి న్యూరోమెలనిన్-సెన్సిటివ్ MRI మరొక ఆశాజనకమైన మార్కర్, కానీ సమయం తీసుకునే, మాన్యువల్ సెగ్మెంటేషన్ విశ్లేషణల వల్ల ఇది పరిమితం చేయబడింది. డీప్ లెర్నింగ్ PDలో సబ్‌స్టాంటియా నిగ్రాలో న్యూరోమెలనిన్-సంబంధిత సిగ్నల్ నష్టాన్ని వేగంగా, స్వయంచాలకంగా మరియు పునరుత్పత్తి చేయగల విధంగా గుర్తించడాన్ని సాధ్యం చేస్తుంది [11].

¹⁸F-FDG PET స్ట్రైటల్ మరియు ఎక్స్‌ట్రా-స్ట్రైటల్ జీవక్రియ మార్పులను సంగ్రహించడం ద్వారా PDని అసాధారణ పార్కిన్సోనియన్ సిండ్రోమ్‌ల నుండి వేరు చేయడాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది. AI-మెరుగుపరిచిన విశ్లేషణలు ఇప్పుడు PDని అసాధారణ పార్కిన్సోనిజమ్‌ల నుండి వేరు చేయడానికి 90% కంటే ఎక్కువ సున్నితత్వం మరియు నిర్దిష్టతలను నివేదిస్తున్నాయి [12,13].

డిఫ్యూజన్ MRI సూక్ష్మ నిర్మాణ నాడీ క్షీణతకు ఒక ఆశాజనకమైన, శస్త్రచికిత్స అవసరం లేని కొలమానాన్ని అందిస్తుంది. ఫ్రీ-వాటర్ ఇమేజింగ్, PDలో సబ్‌స్టాంటియా నిగ్రాలోని కణజాలం మరియు కణబాహ్య మార్పులను, మరియు అసాధారణ పార్కిన్సనిజమ్స్‌లో విస్తృతమైన గ్రే మరియు వైట్ మ్యాటర్ ప్రాంతాలలో పరిమాణాత్మకంగా కొలుస్తుంది [14-16]. PDలో, పృష్ఠ సబ్‌స్టాంటియా నిగ్రాలో స్థిరంగా పెరిగిన ఫ్రీ వాటర్ ఒక బలమైన రోగనిర్ధారణ మరియు వ్యాధి పురోగతి సూచిక [14,15]. ఇటీవల, ఫ్రీ-వాటర్ ఇమేజింగ్ కొలమానాలకు వర్తింపజేసిన మెషిన్ లెర్నింగ్, PDని పార్కిన్సోనియన్-రకం మల్టిపుల్ సిస్టమ్ అట్రోఫీ (MSA-P) మరియు ప్రోగ్రెసివ్ సుప్రాన్యూక్లియర్ పాల్సీ (PSP) నుండి కచ్చితంగా వేరు చేయగలదని చూపబడింది [17,18]. క్లినికల్ ఇమేజింగ్ వర్క్‌ఫ్లోలలో దీని ఏకీకరణ ఇప్పుడు జరుగుతోంది.

సవాళ్లు మరియు ముందుకు సాగే మార్గం

దానికున్న గొప్ప అవకాశాలు ఉన్నప్పటికీ, PD న్యూరోఇమేజింగ్‌లో AI అనేక సవాళ్లను ఎదుర్కొంటోంది [5,12,19,20]. రోగనిర్ధారణ లేబుల్స్ అస్పష్టంగా ఉండవచ్చు. డేటాసెట్‌లు తరచుగా చిన్నవిగా లేదా భిన్నమైనవిగా ఉంటాయి, మరియు అనేక మోడళ్లకు బాహ్య ధ్రువీకరణ మరియు వివరణాత్మకత లోపిస్తుంది. దీర్ఘకాలిక మరియు ప్రోడ్రోమల్ డేటా పరిమితంగానే ఉంది. భవిష్యత్ పురోగతి అనేది ప్రామాణిక ఇమేజింగ్ ప్రోటోకాల్‌లతో కూడిన పెద్ద, బహుళ-కేంద్ర సహకారాలపై; ఇమేజింగ్, క్లినికల్, జన్యు మరియు డిజిటల్ బయోమార్కర్‌ల బహుళ-విధాన ఏకీకరణపై; మరియు సురక్షితమైన క్లినికల్ విస్తరణకు అనువైన, మరింత పారదర్శకమైన, ఆడిట్ చేయదగిన AI వ్యవస్థల అభివృద్ధిపై ఆధారపడి ఉంటుంది.

అంతిమంగా, AI అనేది వైద్య నైపుణ్యాన్ని భర్తీ చేయడానికి రూపొందించబడలేదు. దీనిని వివేకవంతంగా ఉపయోగించినట్లయితే, ఇది రోగ నిర్ధారణ కచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది, ముందస్తు జోక్యాన్ని సాధ్యం చేస్తుంది మరియు PDలో వ్యక్తిగతీకరించిన సంరక్షణకు ఈ రంగాన్ని మరింత చేరువ చేస్తుంది.

PDలో వ్యాధిని ముందుగానే గుర్తించడంలో మరియు వ్యాధి పురోగతిని పర్యవేక్షించడంలో మల్టీమోడల్ ఇమేజింగ్ ఎలా సహాయపడుతుంది?

PD పాథోఫిజియాలజీని వెలికితీయడంలో బయోమార్కర్లు కీలక పాత్ర పోషిస్తాయి. జీవసంబంధ ప్రక్రియల యొక్క కొలవగల సూచికలుగా నిర్వచించబడిన బయోమార్కర్లు, రోగ నిర్ధారణ, రోగ నిరూపణ, వ్యాధికి గురయ్యే అవకాశం యొక్క అంచనా, మరియు చికిత్సా భద్రత యొక్క మూల్యాంకనానికి తోడ్పడతాయి. ఇమేజింగ్-ఆధారిత బయోమార్కర్లు, క్లినికల్ లక్షణాలకు అతీతంగా ఉన్న యంత్రాంగాల గురించి అంతర్దృష్టిని అందిస్తాయి.

సాంప్రదాయ బయోమార్కర్ ధ్రువీకరణ నమూనాలు, వణుకు ప్రధానంగా ఉన్న ఉపరకాలు మరియు PIGD ఉపరకాలు వంటి క్లినికల్ ఫినోటైప్‌లను ప్రామాణికంగా తీసుకుంటాయి. అయితే, ఇది పక్షపాతానికి దారితీస్తుంది, ఎందుకంటే ఫినోటైప్‌లు PD యొక్క జీవసంబంధమైన వైవిధ్యాన్ని తగినంతగా ప్రతిబింబించలేవు. ఈ ప్రదర్శన, దీనికి భిన్నంగా, బయోమార్కర్-ఆధారిత, ఫినోటైప్‌తో సంబంధం లేని నమూనాను వివరిస్తుంది. ఈ నమూనా, జీవశాస్త్రపరంగా పొందికైన ఉప సమూహాలను నిర్వచించడంలో క్లినికల్ లేబుల్స్ కంటే మాలిక్యులర్ సంకేతాలకు ప్రాధాన్యతనిచ్చే కొత్త ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లకు అనుగుణంగా ఉంటుంది.

ఈ ప్రదర్శనలో విస్తృత శ్రేణి న్యూరోఇమేజింగ్ పద్ధతులను సమీక్షించారు. F-DOPA, VMAT2, మరియు DAT ఇమేజింగ్ వంటి డోపమినెర్జిక్ PET మరియు SPECT పద్ధతులు, ప్రీసినాప్టిక్ నిగ్రోస్ట్రైటల్ క్షీణతను గుర్తించి, PSP మరియు MSAతో సహా పార్కిన్సోనియన్ సిండ్రోమ్‌ల మధ్య భేదాత్మక నిర్ధారణకు మద్దతు ఇస్తాయి. మెటబాలిక్ PET ఇమేజింగ్, జీవక్రియ మార్పులు నాడీ వ్యవస్థలలో ఎలా వ్యాపిస్తాయో వెల్లడిస్తూ, జీవక్రియ నమూనాలను చలన మరియు అభిజ్ఞాత్మక పనిచేయకపోవడంతో అనుసంధానిస్తుంది.

SV2A PET ట్రేసర్‌లను (ఉదా., 18F‑SynVesT‑1) ఉపయోగించి చేసే సినాప్టిక్ సాంద్రత ఇమేజింగ్, సినాప్టిక్ సమగ్రతను ఇన్ వివోలో పరిమాణాత్మకంగా అంచనా వేస్తుంది మరియు క్షీణత పార్కిన్సనిజమ్‌లలో ప్రారంభ దశలోనే సినాప్టిక్ బలహీనతను ఎత్తి చూపుతుంది. న్యూరోమెలనిన్-సెన్సిటివ్ ఇమేజింగ్, డిఫ్యూజన్ MRI (ఉదా., ఫ్రీ-వాటర్ మ్యాపింగ్), ఐరన్-సెన్సిటివ్ ఇమేజింగ్ (QSM, R2*), మరియు MR పార్కిన్సనిజం ఇండెక్స్ వంటి స్ట్రక్చరల్ సూచికలతో సహా MRI-ఆధారిత మార్కర్లు, నిగ్రల్ క్షీణతను అంచనా వేయడానికి, అసాధారణ సిండ్రోమ్‌లను వేరు చేయడానికి, మరియు వ్యాధి పురోగతిని పర్యవేక్షించడానికి శక్తివంతమైన సాధనాలను అందిస్తాయి.

అటానమిక్ మార్పుల కోసం కార్డియాక్ MIBG సింటిగ్రఫీ మరియు న్యూరోఇన్‌ఫ్లమేషన్ కోసం TSPO PET వంటి అదనపు పద్ధతులు, PD పాథాలజీ యొక్క మల్టీసిస్టమ్ నమూనాలకు అనుగుణంగా, బయోమార్కర్ సామర్థ్యాలను నాన్-డోపమినెర్జిక్ మరియు పరిధీయ వ్యవస్థలకు విస్తరింపజేస్తాయి.

PD అనేది ఒక బహుళ వ్యవస్థల రుగ్మత, దీనికి సమగ్ర జీవ లక్షణీకరణ అవసరం. ముందుగా గుర్తించడం, మెరుగైన భేదాత్మక నిర్ధారణ, వ్యాధి పురోగతిని పర్యవేక్షించడం మరియు లక్షిత చికిత్సలను అభివృద్ధి చేయడం కోసం, బయోమార్కర్-ఆధారిత వ్యాధి వర్గీకరణతో కూడిన బహుళవిధాన ఇమేజింగ్ వ్యూహం అత్యవసరం.

సినూక్లియోపతీలలో ఆల్ఫా-సినూక్లిన్ ఇమేజింగ్ యొక్క ప్రాముఖ్యత

సైనూక్లియోపతీలలో పార్కిన్సన్ వ్యాధి, లూయీ బాడీలతో కూడిన డిమెన్షియా మరియు మల్టిపుల్ సిస్టమ్ అట్రోఫీ వంటి వివిధ వ్యాధులు ఉంటాయి. వాటి పాథలాజికల్ లక్షణం ఆల్ఫా-సైనూక్లిన్ సముదాయం, మరియు భేదాత్మక నిర్ధారణ ఇప్పటికీ ప్రధానంగా క్లినికల్ లక్షణాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది తరచుగా తప్పుడు నిర్ధారణకు దారితీస్తుంది. ఇటీవల జీవశాస్త్ర ఆధారిత వర్గీకరణ ప్రతిపాదించబడింది, దీనిలో సైనూక్లిన్ ఒక కేంద్ర పాత్ర పోషిస్తుంది (నిర్ధారణకు ఇది ఎల్లప్పుడూ ఉండకపోయినా లేదా అవసరం కాకపోయినా), ఇది ముందుగానే, మరింత కచ్చితమైన నిర్ధారణకు వీలు కల్పిస్తుంది, మరియు అంతిమంగా భవిష్యత్తులో ముందస్తు చికిత్సా జోక్యానికి అవకాశం కల్పిస్తుంది.

అనేక జీవ నమూనాలలో బయోమార్కర్ పరిశోధనలో పురోగతి సాధించబడింది, మరియు గత దశాబ్ద కాలంలో, నిర్దిష్ట ఆల్ఫా-సిన్ ట్రేసర్‌ల కోసం ఇమేజింగ్ రంగం చురుకైన పరిశోధనలో ఉంది, ఇవి ఇన్-వివో, నాన్-ఇన్వాసివ్ పద్ధతిలో ఆల్ఫా-సిన్‌ను గుర్తించే అవకాశాన్ని అందించగలవు.

మెదడు కణజాలంలో ఆల్ఫా-సిన్ తక్కువగా ఉండటం, అది కణాల లోపల మాత్రమే ఉండటం మరియు దాని ఆకృతి స్థితిలో ఇతర తప్పుగా మడతపడిన ప్రోటీన్లను పోలి ఉండటం వల్ల, ఆల్ఫా-సిన్యూక్లిన్‌ను లక్ష్యంగా చేసుకుని PET లిగాండ్‌లను అభివృద్ధి చేయడం సవాలుతో కూడుకున్నది. అయినప్పటికీ, ప్రస్తుతం ప్రీక్లినికల్ మరియు క్లినికల్ అధ్యయనాలలో పరిశోధనలో ఉన్న అనేక అభ్యర్థి ట్రేసర్‌లు, ఆఫ్-టార్గెట్ బైండింగ్‌ను కనిష్ఠం చేస్తూ, తగినంత అఫినిటీ మరియు సెలెక్టివిటీని సాధించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నాయి.

ఈ ప్రెజెంటేషన్‌లో [18F]C05-05 (1), [18F]SPAL-T-06 (2), [18F]ACI-12589 (3), [11C]MODAG-005 (4), మరియు [18F] F0502B (5) సహా అనేక అభ్యర్థి సమ్మేళనాల గురించి చర్చించారు. ప్రాథమిక అధ్యయనాలు కొన్ని ట్రేసర్‌లు ఇతర సైనూక్లియోపతీలతో పోలిస్తే MSAలో ఆల్ఫా-సిన్ పాథాలజీని ప్రాధాన్యతగా గుర్తించవచ్చని సూచిస్తున్నాయి, కానీ అదనపు ధ్రువీకరణ అవసరం.

భవిష్యత్తులో సైనూక్లియోపతీలలో వ్యాధిని సవరించే చికిత్సలను అమలు చేయడాన్ని సాధించడం కోసం, ప్రెసిషన్ మెడిసిన్‌ను అభివృద్ధి చేయడానికి, వ్యాధి ప్రక్రియలను దృశ్యమానం చేయడానికి, రోగనిర్ధారణ కచ్చితత్వాన్ని మెరుగుపరచడానికి మరియు రోగి-కేంద్రీకృత విధానం వైపు పయనించడానికి తదుపరి అధ్యయనాలు అత్యంత కీలకం.

 

 

ప్రస్తావనలు

విభాగం: పార్కిన్సన్స్ వ్యాధి కోసం ఇమేజింగ్ సాధనాలలో కృత్రిమ మేధస్సును ప్రస్తుతం ఎలా ఉపయోగిస్తున్నారు?

1. హేస్టింగ్స్ ఎ, కల్లినేన్ పి, రిగ్లీ ఎస్, మరియు ఇతరులు. పార్కిన్సనిజం నిర్ధారణలో ప్రీసినాప్టిక్ డోపమైన్ ఇమేజింగ్ యొక్క న్యూరోపాథలాజిక్ ధ్రువీకరణ మరియు రోగనిర్ధారణ కచ్చితత్వం. న్యూరాలజీ. జూన్ 11 2024;102(11):e209453. doi:10.1212/WNL.0000000000209453
2. హోగ్లింగర్ జియు, అడ్లర్ సిహెచ్, బెర్గ్ డి, మరియు ఇతరులు. పార్కిన్సన్స్ వ్యాధి యొక్క జీవశాస్త్ర వర్గీకరణ: సిన్‌న్యూర్జ్ పరిశోధన నిర్ధారణ ప్రమాణాలు. లాన్సెట్ న్యూరాలజీ. ఫిబ్రవరి 2024;23(2):191-204. doi:10.1016/S1474-4422(23)00404-0
3. సిముని టి, చాహిన్ LM, పోస్టన్ K, మరియు ఇతరులు. న్యూరోనల్ ఆల్ఫా-సిన్యూక్లిన్ వ్యాధి యొక్క జీవశాస్త్ర నిర్వచనం: పరిశోధన కోసం ఒక సమీకృత దశల వ్యవస్థ వైపు. లాన్సెట్ న్యూరాలజీ. ఫిబ్రవరి 2024;23(2):178-190. doi:10.1016/S1474-4422(23)00405-2
4. జార్కాలి ఎ, థామస్ జిఇసి, జెట్టర్‌బర్గ్ హెచ్, వెయిల్ ఆర్ఎస్. లక్షిత జోక్యాల యుగంలో పార్కిన్సన్ వ్యాధిలో న్యూరోఇమేజింగ్ మరియు ఫ్లూయిడ్ బయోమార్కర్లు. నాట్ కమ్యూన్. జూలై 5 2024;15(1):5661. doi:10.1038/s41467-024-49949-9
5. డెన్నిస్ AP, స్ట్రాఫెల్లా AP. పార్కిన్సన్స్ వ్యాధి మరియు అసాధారణ పార్కిన్సనిజమ్స్ నిర్ధారణలో AI మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ పాత్ర. పార్కిన్సనిజం రిలేటెడ్ డిజార్డర్స్. సెప్టెంబర్ 2024;126:106986. doi:10.1016/j.parkreldis.2024.106986
6. గుప్తా ఆర్, కుమారి ఎస్, సేనాపతి ఎ, అంబాస్టా ఆర్‌కె, కుమార్ పి. పార్కిన్సన్స్ వ్యాధిలో కృత్రిమ మేధస్సు మరియు మెషిన్ లెర్నింగ్ ఆధారిత గుర్తింపు, నిర్ధారణ మరియు చికిత్సల నూతన శకం. ఏజింగ్ రీసెర్చ్ రివ్యూ. సెప్టెంబర్ 2023;90:102013. doi:10.1016/j.arr.2023.102013
7. Myszczynska MA, Ojamies PN, Lacoste AMB, et al. యంత్ర అభ్యాస అనువర్తనాలు నాడీ క్షీణత వ్యాధుల నిర్ధారణ మరియు చికిత్సకు. Nat Rev Neurol. ఆగస్టు 2020;16(8):440-456. doi:10.1038/s41582-020-0377-8
8. చోయ్ హెచ్, హా ఎస్, కాంగ్ హెచ్, లీ హెచ్, లీ డిఎస్, అల్జీమర్స్ డిసీజ్ న్యూరోఇమేజింగ్ I. సాధారణ మెదడు PET ద్వారా మాత్రమే డీప్ లెర్నింగ్ ద్వారా గుర్తించబడని మెదడు అసాధారణతలు. EBioMedicine. మే 2019;43:447-453. doi:10.1016/j.ebiom.2019.04.022
9. పలుంబో బి, ఫ్రావోలినీ ఎంఎల్, బురెస్టా టి, మరియు ఇతరులు. 123I-FP-CIT బ్రెయిన్ స్పెక్ట్ డేటా యొక్క సపోర్ట్ వెక్టర్ మెషీన్ (SVM) విశ్లేషణ ద్వారా పార్కిన్సన్ వ్యాధి నిర్ధారణ కచ్చితత్వం: పుటామినల్ ఫలితాలు మరియు వయస్సు యొక్క ప్రభావాలు. మెడిసిన్ (బాల్టిమోర్). డిసెంబర్ 2014;93(27):e228. doi:10.1097/MD.0000000000000228
10. మార్టినెజ్-ముర్సియా FJ, గోరిజ్ JM, రామిరెజ్ J, మోరెనో-కాబల్లెరో M, గోమెజ్-రియో M. పార్కిన్సనిజం యొక్క స్వయంచాలక గుర్తింపు కోసం 123I-ఐయోఫ్లుపేన్ ఇమేజింగ్‌లో టెక్చరల్ నమూనాల పారామీటరైజేషన్. మెడ్ ఫిస్. జనవరి 2014;41(1):012502. doi:10.1118/1.4845115
11. గౌరవ్ ఆర్, వాలబ్రెగ్యూ ఆర్, యాహియా-చెరిఫ్ ఎల్, మరియు ఇతరులు. నిగ్రానెట్: కన్వల్యూషనల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ను ఉపయోగించి ప్రారంభ పార్కిన్సన్ వ్యాధిలో నిగ్రల్ న్యూరోమెలనిన్ కంటెంట్‌ను అంచనా వేయడానికి ఒక ఆటోమేటిక్ ఫ్రేమ్‌వర్క్. న్యూరోఇమేజ్ క్లిన్. 2022;36:103250. doi:10.1016/j.nicl.2022.103250
12. జాంగ్ జె. పార్కిన్సన్స్ వ్యాధి నిర్ధారణ మరియు ముందస్తు గుర్తింపు కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ పద్ధతులతో ఇమేజింగ్ మరియు క్లినికల్ డేటాను విశ్లేషించడం. NPJ పార్కిన్సన్స్ డిస్. జనవరి 21 2022;8(1):13. doi:10.1038/s41531-021-00266-8
13. మేయర్ పిటి, ఫ్రింగ్స్ ఎల్, రక్కర్ జి, హెల్విగ్ ఎస్. పార్కిన్సనిజంలో (18)F-FDG PET: భేదాత్మక నిర్ధారణ మరియు అభిజ్ఞా బలహీనత మూల్యాంకనం. జె న్యూక్ల్ మెడ్. డిసెంబర్ 2017;58(12):1888-1898. doi:10.2967/jnumed.116.186403
14. ఒఫోరి ఇ, పాస్టర్నాక్ ఓ, ప్లానెట్టా పిజె, మరియు ఇతరులు. పార్కిన్సన్స్ వ్యాధిలో సబ్‌స్టాంటియా నిగ్రాలో పెరిగిన స్వేచ్ఛా నీరు: ఒకే-సైట్ మరియు బహుళ-సైట్ అధ్యయనం. న్యూరోబయోల్ ఏజింగ్. ఫిబ్రవరి 2015;36(2):1097-104. doi:10.1016/j.neurobiolaging.2014.10.029
15. ఒఫోరి E, పాస్టర్నాక్ O, ప్లానెట్టా PJ, మరియు ఇతరులు. పార్కిన్సన్ వ్యాధిలో సబ్‌స్టాంటియా నిగ్రాలోని స్వేచ్ఛా నీటిలో దీర్ఘకాలిక మార్పులు. బ్రెయిన్. ఆగస్టు 2015;138(భాగం 8):2322-31. doi:10.1093/brain/awv136
16. ప్లానెట్టా పిజె, ఒఫోరి ఇ, పాస్టర్నాక్ ఓ, మరియు ఇతరులు. పార్కిన్సన్స్ వ్యాధి మరియు అసాధారణ పార్కిన్సనిజంలో ఫ్రీ-వాటర్ ఇమేజింగ్. బ్రెయిన్. ఫిబ్రవరి 2016;139(భాగం 2):495-508. doi:10.1093/brain/awv361
17. ఆర్చర్ DB, బ్రికర్ JT, చూ WT, మరియు ఇతరులు. పార్కిన్సనిజంలో ఆటోమేటెడ్ ఇమేజింగ్ డిఫరెన్సియేషన్ (AID-P) అభివృద్ధి మరియు ధ్రువీకరణ: ఒక బహుళ-సైట్ మెషిన్ లెర్నింగ్ అధ్యయనం. లాన్సెట్ డిజిట్ హెల్త్. సెప్టెంబర్ 2019;1(5):e222-e231. doi:10.1016/s2589-7500(19)30105-0
18. వైలాన్‌కోర్ట్ డిఇ, బార్మ్‌పౌటిస్ ఎ, వు ఎస్ఎస్, మరియు ఇతరులు. పార్కిన్సనిజం కోసం ఆటోమేటెడ్ ఇమేజింగ్ డిఫరెన్షియేషన్. JAMA న్యూరాలజీ. మే 1 2025;82(5):495-505. doi:10.1001/jamaneurol.2025.0112
19. గార్సియా శాంటా క్రూజ్ బి, హుష్ ఎ, హెర్టెల్ ఎఫ్. బ్రెయిన్ ఇమేజింగ్ ఉపయోగించి పార్కిన్సన్స్ వ్యాధి నిర్ధారణ మరియు రోగ నిరూపణ కోసం మెషిన్ లెర్నింగ్ నమూనాలు: సాధారణ అవలోకనం, ప్రధాన సవాళ్లు మరియు భవిష్యత్ దిశలు. ఫ్రంట్ ఏజింగ్ న్యూరోసైన్స్. 2023;15:1216163. doi:10.3389/fnagi.2023.1216163
20. షోక్రపూర్ ఎస్, మొఘాదంఫరీద్ ఎ, బజ్జాజ్ అబ్కెనార్ ఎస్, హఘీ కషానీ ఎం, అక్బరీ ఎం, సర్విజాదే ఎం. పార్కిన్సన్స్ వ్యాధికి మెషిన్ లెర్నింగ్: డేటాసెట్‌లు, అల్గారిథమ్‌లు మరియు సవాళ్లపై సమగ్ర సమీక్ష. NPJ పార్కిన్సన్స్ డిస్. జూలై 1 2025;11(1):187. doi:10.1038/s41531-025-01025-9

విభాగం: సినూక్లియోపతీలలో ఆల్ఫా-సినూక్లిన్ ఇమేజింగ్ యొక్క ప్రాముఖ్యత

1. ఎండో హెచ్, ఓనో ఎం, తకాడో వై, మత్సుయోకా కె, తకాహాషి ఎం, తగై కె, కటావోకా వై, హిరాటా కె, తకాహాటా కె, సెకి సి, మరియు ఇతరులు. పార్కిన్సన్స్ మరియు సంబంధిత వ్యాధులతో బాధపడుతున్న జంతు నమూనాలు మరియు రోగులలో α-సిన్యూక్లిన్ పాథాలజీల ఇమేజింగ్. న్యూరాన్. 2024;112(15):2540–2557.e8. doi: 10.1016/j.neuron.2024.05.006
2. 2. మత్సుయోకా, కె., ఓనో, ఎం., తకాడో, వై., హిరాటా, కె., ఎండో, హెచ్., ఓఫుసా, టి., కోజిమా, టి., యమమోటో, టి., ఒనిషి, టి., ఒరిహారా, ఎ., తగై, కె., తకహాటా, కె., సెకి, సి., షినోటో, హెచ్., కవామురా, కె., షిమిజు, హెచ్., షిమాడా, హెచ్., కకిటా, ఎ., జాంగ్, ఎం.-ఆర్., సుహారా, టి. మరియు హిగుచి, ఎం. (2022), మల్టిపుల్ సిస్టమ్ అట్రోఫీతో జీవిస్తున్న రోగులలో α-సిన్యూక్లిన్ పాథాలజీల హై-కాంట్రాస్ట్ ఇమేజింగ్. మూవ్ డిసార్డ్, 37: 2159-2161
3. 3. స్మిత్, ఆర్., కాపోటోస్టి, ఎఫ్., షైన్, ఎం. మరియు ఇతరులు. α-సిన్యూక్లిన్ PET ట్రేసర్ [18F] ACI-12589 మల్టిపుల్ సిస్టమ్ అట్రోఫీని ఇతర న్యూరోడెజెనరేటివ్ వ్యాధుల నుండి వేరు చేస్తుంది. నాట్ కమ్యూన్ 14, 6750 (2023)
4. 4. సా ఆర్, బస్ ఎస్, ష్మిత్ ఎఫ్, ర్యాజనోవ్ ఎస్, లియోనోవ్ ఎ, బ్లెహెర్ డి, గోటెగెర్డ్ ఎ, క్యూబ్లర్ ఎల్, రోబెన్ బి, ష్మిత్ ఎఫ్, రీమోల్డ్ ఎం, బొనానో ఎఫ్, రూఫ్ వి, డాల్ బి, శాండిగో సి, హెన్రీ కె, పాపడోపౌలోస్ ఐ, షాలర్ ఎం, కాహ్లే పి, లెవిన్ జె, గాసర్ టి, బ్రాక్‌మన్ కె, రీష్ల్ జి, ఫౌగెరే సి, పిచ్లర్ బి, మౌరర్ ఎ, గ్రీసింగర్ జి, గీస్ ఎ, హెర్ఫెర్ట్ కె. రీసెర్చ్ స్క్వేర్, 2024 (ప్రిప్రింట్)
5. 5. జియాంగ్ జె, టావో వై, జియా వై, లువో ఎస్, జావో క్యూ, లి బి, జాంగ్ ఎక్స్, సన్ వై, జియా డబ్ల్యూ, జాంగ్ ఎం, కాంగ్ ఎస్ఎస్, ఆన్ ఇహెచ్, లియు ఎక్స్, క్సీ ఎఫ్, గువాన్ వై, యాంగ్ జెజె, బూ ఎల్, వు ఎస్, వాంగ్ ఎక్స్, కావో ఎక్స్, లియు సి, జాంగ్ జెడ్, లి డి, యే కె. సైనూక్లియోపతీలను ఇమేజింగ్ చేయడానికి ఒక α-సైనూక్లిన్ పాజిట్రాన్ ఎమిషన్ టోమోగ్రఫీ ట్రేసర్ అభివృద్ధి. సెల్. 2023 ఆగస్టు 3;186(16):3350-3367.e19