Geri Dön

Amiyotrofik lateral sklerozda tanısal biyobelirteçler: TMS, PET VE MRG bulgularının değerlendirilmesi

Diagnostic biomarkers in amyotrophic lateral sclerosis: Evaluation of TMS, PET and MRG findings

PDF İndir

  1. Tez No: 962906
  2. Yazar: RÜMEYSA TOLAY
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AYŞE FİLİZ KOÇ
  4. Tez Türü: Tıpta Uzmanlık
  5. Konular: Nöroloji, Neurology
  6. Anahtar Kelimeler: Amiyotrofik Lateral Skleroz, Transkranial Manyetik Stimülasyon, SICI, Radyomik MRG, FDG-PET, Biyobelirteç, ALSFRS-R, Makine Öğrenmesi, Amyotrophic Lateral Sclerosis, Transcranial Magnetic Stimulation, SICI, Radiomic MRI, FDG-PET, Biomarkers, ALSFRS-R, Machine Learning
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Tıp Fakültesi
  11. Ana Bilim Dalı: Nöroloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

ÖZET Amiyotrofik Lateral Sklerozda Tanısal Biyobelirteçler: TMS, PET ve MRG Bulgularının Değerlendirilmesi Giriş ve Amaç: Amiyotrofik Lateral Skleroz (ALS), hem üst hem de alt motor nöronların dejenerasyonu ile seyreden progresif, ölümcül bir nörodejeneratif hastalıktır. Hastalığın erken döneminde üst motor nöron (ÜMN) tutulumunun klinik olarak belirgin olmaması ve mevcut tanı kriterlerinin sınırlılıkları, tanının gecikmesine yol açmaktadır. Bu çalışmada, ALS tanısında transkranial manyetik stimülasyon (TMS), manyetik rezonans görüntüleme (MRG) ve pozitron emisyon tomografisi (PET) yöntemlerinin katkısı değerlendirilmiş; multimodal biyobelirteç entegrasyonu potansiyeli araştırılmıştır. Yöntem: Prospektif, kesitsel ve gözlemsel olarak planlanan çalışmaya Mayıs 2024 - Haziran 2025 tarihleri arasında Çukurova Üniversitesi Tıp Fakültesi Nöroloji Anabilim Dalı'nda takip edilen, kesin ALS tanılı 74 hasta ile yaş ve cinsiyet açısından uyumlu 38 sağlıklı kontrol birey dahil edilmiştir. ALS hastaları, ALS Fonksiyonel Derecelendirme Ölçeği (ALSFRS-R) skorlarına göre hafif evre (n=39) ve orta-ileri evre (n=35) olarak sınıflandırılmıştır. Tüm katılımcılara bilateral olarak abduktor pollicis brevis (APB) ve birinci dorsal interosseal (FDI) kaslarına yönelik TMS uygulanmış; istirahat motor eşiği (RMT), kortikal ve periferik latans, santral motor ileti zamanı (SMIZ), motor uyarılmış potansiyel (MEP) amplitüdü ve kısa aralıklı intrakortikal inhibisyon (SICI) parametreleri kaydedilmiştir. Serebral MRG verilerinden beş serebral bölge için toplam 555 radyomik özellik çıkarılmış ve anlamlı değişkenler Boruta algoritması ile seçilmiştir. Hastaların bir alt grubuna 18F-FDG PET uygulanarak motor korteks metabolizması değerlendirilmiştir. Tüm veriler LASSO regresyon ve Random Forest algoritmalarıyla analiz edilmiştir. Bulgular: ALS grubunda SICI, RMT ve SMIZ gibi TMS parametrelerinde anlamlı farklılıklar saptanmıştır. Bu parametreler içinde 3 ms SICI en yüksek tanısal doğruluğa ulaşmıştır (AUC: 0.846). Radyomik analizlerde entropi artışı ve homojenlik azalması gibi texture tabanlı parametrelerde belirgin değişiklikler gözlenmiştir. PET görüntülemede motor kortekste hipometabolizma saptanmıştır. TMS ve MRG verilerinin birlikte değerlendirildiği model, özellikle hafif evre ALS olgularını sağlıklı bireylerden ayırt etmede yüksek doğruluk sağlamıştır (AUC: 0.984). Sonuç: ALS tanısında hem TMS ile değerlendirilen kortikal uyarılabilirlik ölçütleri hem de radyomik MRG parametreleri, erken tanı ve fenotip ayrımı açısından umut verici biyobelirteçler sunmaktadır. Bu verilerin makine öğrenmesi algoritmalarıyla entegrasyonu, erken dönem ALS olgularında nesnel tanı olanakları sağlamaktadır. Çalışmamız, nörofizyolojik ve nörogörüntüleme temelli parametrelerin bir arada kullanımının ALS tanısında güçlü bir multimodal yaklaşım sunduğunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT Diagnostic Biomarkers in Amyotrophic Lateral Sclerosis: Evaluation of TMS, PET, and MRI Findings Introduction and Aim: Amyotrophic Lateral Sclerosis (ALS) is a progressive, fatal neurodegenerative disorder characterized by the degeneration of both upper and lower motor neurons. In the early stages of the disease, the absence of overt clinical signs of upper motor neuron (UMN) involvement and the limitations of current diagnostic criteria often lead to diagnostic delays. This study aimed to evaluate the diagnostic contributions of transcranial magnetic stimulation (TMS), magnetic resonance imaging (MRI), and positron emission tomography (PET) in ALS, and to explore the potential of multimodal biomarker integration. Methods: This prospective, cross-sectional, observational study included 74 patients diagnosed with definite ALS and 38 age- and sex-matched healthy controls, recruited between May 2024 and June 2025 at the Department of Neurology, Çukurova University Faculty of Medicine. ALS patients were stratified into early-stage (n=39) and middle-to-late-stage (n=35) groups based on the ALS Functional Rating Scale-Revised (ALSFRS-R) scores. TMS was applied bilaterally to the abductor pollicis brevis (APB) and first dorsal interosseous (FDI) muscles, and parameters including resting motor threshold (RMT), cortical and peripheral latencies, central motor conduction time (CMCT), motor evoked potential (MEP) amplitude, and short-interval intracortical inhibition (SICI) were recorded. From high-resolution MRI scans, a total of 555 radiomic features were extracted from five brain regions and significant variables were selected using the Boruta algorithm. A subset of patients underwent 18F-FDG PET imaging to evaluate motor cortex metabolism. All data were analyzed using LASSO regression and Random Forest algorithms. Results: Significant differences were observed in TMS parameters such as SICI, RMT, and CMCT in the ALS group. Among these, SICI at a 3 ms interstimulus interval demonstrated the highest diagnostic accuracy (AUC: 0.846). Radiomic analysis revealed notable changes in texture-based features, particularly increased entropy and reduced homogeneity. FDG-PET imaging identified hypometabolism in the motor cortex. The integrated model combining TMS and MRI data achieved high diagnostic performance in distinguishing early-stage ALS patients from healthy controls (AUC: 0.984). Conclusion: Both cortical excitability parameters assessed by TMS and radiomic MRI features offer promising biomarkers for early diagnosis and phenotypic differentiation in ALS. The integration of these modalities through machine learning algorithms provides objective diagnostic support, particularly in early-stage disease. Our study demonstrates that combining neurophysiological and imaging-based parameters presents a robust multimodal approach to ALS diagnosis.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    508269

    Amiyotrofik lateral sklerozda kardiyak otonomik bulgular

    Cardiac autonomic findings in amiotrophic lateral sclerosis

    DİLEK İŞCAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    NörolojiÇukurova Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ KOÇ

  2. Tez No

    152443

    Superoxide dismutase 1 gene analysis in amyotrophic lateral sclerosis: Detection of a rare polymorphism (IVS-III-34) in two Turkish families

    Amiyotrofik lateral sklerozda süperoksit dismutaz 1 gen analizi: İki Türk ailede seyrek bir polimorfizmin (IVS-III-34) tanımlanması

    ASLIHAN ÖZOĞUZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    BiyolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Medikal Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAZLI BAŞAK

  3. Tez No

    181226

    Analysis of the vascular endothelial growth factor and angiogenin genes as risk factors for amyotrophic lateral sclerosis in the Turkish population; identification of a possible novel mutation

    Vasküler endotelyal büyüme faktörü ve anjiogenin genlerinin amiyotrofik lateral sklerozda risk faktörleri olarak Türk toplumunda incelenmesi; olası yeni bir mutasyonun tanımlanması

    REFİKA MİNE GÜZEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    BiyolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Tıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE NAZLI BAŞAK

  4. Tez No

    303214

    Motor nöron hastalarında biyoelektriksel aktivitenin ardışık uyarım testi, tek lif elektromiyografi ve kantitatif motor ünite analizi ile araştırılması

    The research of bioelectrical activity with single fiber emg, repetitive nerve stimulation and quantitative motor unit potential analysis on patients with motor neuron disease.

    ÜLGEN KÖKEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Nörolojiİstanbul Üniversitesi

    Sinir Bilimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. BARIŞ BASLO

  5. Tez No

    531908

    Makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak glossokinetik potansiyel tabanlı dil-makine arayüzü tasarımı

    Glossokinetic potential based tongue-machine interface design using machine learning algorithms

    KUTLUCAN GÖRÜR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET RECEP BOZKURT

    PROF. DR. FEYZULLAH TEMURTAŞ

Geri Dön