Idiopathic REM sleep behaviour disorder (iRBD) is a powerful early sign of Parkinson’s disease, dementia with Lewy bodies, and multiple system atrophy. This provides an unprecedented opportunity to directly observe prodromal neurodegenerative states, and potentially intervene with neuroprotective therapy. For future neuroprotective trials, it is essential to accurately estimate phenoconversion rate and identify potential predictors of phenoconversion. This study assessed the neurodegenerative disease risk and predictors of neurodegeneration in a large multicentre cohort of iRBD. We combined prospective follow-up data from 24 centres of the International RBD Study Group. At baseline, patients with polysomnographically-confirmed iRBD without parkinsonism or dementia underwent sleep, motor, cognitive, autonomic and special sensory testing. Patients were then prospectively followed, during which risk of dementia and parkinsonsim were assessed. The risk of dementia and parkinsonism was estimated with Kaplan-Meier analysis. Predictors of phenoconversion were assessed with Cox proportional hazards analysis, adjusting for age, sex, and centre. Sample size estimates for disease-modifying trials were calculated using a time-to-event analysis. Overall, 1280 patients were recruited. The average age was 66.3 ± 8.4 and 82.5% were male. Average follow-up was 4.6 years (range = 1–19 years). The overall conversion rate from iRBD to an overt neurodegenerative syndrome was 6.3% per year, with 73.5% converting after 12-year follow-up. The rate of phenoconversion was significantly increased with abnormal quantitative motor testing [hazard ratio (HR) = 3.16], objective motor examination (HR = 3.03), olfactory deficit (HR = 2.62), mild cognitive impairment (HR = 1.91–2.37), erectile dysfunction (HR = 2.13), motor symptoms (HR = 2.11), an abnormal DAT scan (HR = 1.98), colour vision abnormalities (HR = 1.69), constipation (HR = 1.67), REM atonia loss (HR = 1.54), and age (HR = 1.54). There was no significant predictive value of sex, daytime somnolence, insomnia, restless legs syndrome, sleep apnoea, urinary dysfunction, orthostatic symptoms, depression, anxiety, or hyperechogenicity on substantia nigra ultrasound. Among predictive markers, only cognitive variables were different at baseline between those converting to primary dementia versus parkinsonism. Sample size estimates for definitive neuroprotective trials ranged from 142 to 366 patients per arm. This large multicentre study documents the high phenoconversion rate from iRBD to an overt neurodegenerative syndrome. Our findings provide estimates of the relative predictive value of prodromal markers, which can be used to stratify patients for neuroprotective trials.

Objective: To investigate the heterogeneity of idiopathic Parkinson’s disease (PD) in a data driven manner among a cohort of patients in the early clinical stages of the disease meeting established diagnostic criteria. Methods: Data on demographic, motor, mood, and cognitive measures were collected from 120 consecutive patients in the early stages of PD (Hoehn and Yahr I–III) attending a specialist PD research clinic. Statistical cluster analysis of the data allowed the existence of the patient subgroups generated to be explored. Results: The analysis revealed four main subgroups: (a) patients with a younger disease onset; (b) a tremor dominant subgroup of patients; (c) a non-tremor dominant subgroup with significant levels of cognitive impairment and mild depression; and (d) a subgroup with rapid disease progression but no cognitive impairment. Conclusions: This study complements and extends previous research by using a data driven approach to define the clinical heterogeneity of early PD. The approach adopted in this study for the identification of subgroups of patients within Parkinson’s disease has important implications for generating testable hypotheses on defining the heterogeneity of this common condition and its aetiopathological basis and thus its treatment.

Studies in patients with Parkinson's disease (PD) suggest that the characteristic motor symptoms of the disorder are frequently accompanied by impairments in cognition that are most profound in tasks of executive function. Neuropsychological deficits are not an inevitable consequence of the disease, yet the reasons underlying cognitive heterogeneity in PD are not well understood. To determine the underlying neural correlate of these cognitive deficits, we used event-related functional magnetic resonance imaging (fMRI) to compare groups of cognitively impaired and unimpaired patients, matched on all other clinical measures. fMRI revealed significant signal intensity reductions during a working-memory paradigm in specific striatal and frontal lobe sites in patients with cognitive impairment compared with those patients who were not cognitively unimpaired. These results demonstrate that cognitive deficits in PD are accompanied by neural changes that are related to, but distinct from, those changes that underlie motoric deficits in these patients. Furthermore, they suggest that fMRI may provide a valuable tool for identifying patients who may benefit from targeted therapeutic strategies.

DNA methylation changes with age. Chronological age predictors built from DNA methylation are termed ‘epigenetic clocks’. The deviation of predicted age from the actual age (‘age acceleration residual’, AAR) has been reported to be associated with death. However, it is currently unclear how a better prediction of chronological age affects such association. In this study, we build multiple predictors based on training DNA methylation samples selected from 13,661 samples (13,402 from blood and 259 from saliva). We use the Lothian Birth Cohorts of 1921 (LBC1921) and 1936 (LBC1936) to examine whether the association between AAR (from these predictors) and death is affected by (1) improving prediction accuracy of an age predictor as its training sample size increases (from 335 to 12,710) and (2) additionally correcting for confounders (i.e., cellular compositions). In addition, we investigated the performance of our predictor in non-blood tissues. We found that in principle, a near-perfect age predictor could be developed when the training sample size is sufficiently large. The association between AAR and mortality attenuates as prediction accuracy increases. AAR from our best predictor (based on Elastic Net, https://github.com/qzhang314/DNAm-based-age-predictor ) exhibits no association with mortality in both LBC1921 (hazard ratio = 1.08, 95% CI 0.91–1.27) and LBC1936 (hazard ratio = 1.00, 95% CI 0.79–1.28). Predictors based on small sample size are prone to confounding by cellular compositions relative to those from large sample size. We observed comparable performance of our predictor in non-blood tissues with a multi-tissue-based predictor. This study indicates that the epigenetic clock can be improved by increasing the training sample size and that its association with mortality attenuates with increased prediction of chronological age.

Recent neuroimaging evidence has led to the proposal that freezing of gait in Parkinson's disease is due to dysfunctional interactions between frontoparietal cortical regions and subcortical structures, such as the striatum. However, to date, no study has employed task-based functional connectivity analyses to explore this hypothesis. In this study, we used a data-driven multivariate approach to explore the impaired communication between distributed neuronal networks in 10 patients with Parkinson's disease and freezing of gait, and 10 matched patients with no clinical history of freezing behaviour. Patients performed a virtual reality gait task on two separate occasions (once ON and once OFF their regular dopaminergic medication) while functional magnetic resonance imaging data were collected. Group-level independent component analysis was used to extract the subject-specific time courses associated with five well-known neuronal networks: the motor network, the right- and left cognitive control networks, the ventral attention network and the basal ganglia network. We subsequently analysed both the activation and connectivity of these neuronal networks between the two groups with respect to dopaminergic state and cognitive load while performing the virtual reality gait task. During task performance, all patients used the left cognitive control network and the ventral attention network and in addition, showed increased connectivity between the bilateral cognitive control networks. However, patients with freezing demonstrated functional decoupling between the basal ganglia network and the cognitive control network in each hemisphere. This decoupling was also associated with paroxysmal motor arrests. These results support the hypothesis that freezing behaviour in Parkinson's disease is because of impaired communication between complimentary yet competing neural networks.

Freezing of gait is a devastating symptom of advanced Parkinson’s disease yet the neural correlates of this phenomenon remain poorly understood. In this study, severity of freezing of gait was assessed in 18 patients with Parkinson’s disease on a series of timed ‘up and go’ tasks, in which all patients suffered from episodes of clinical freezing of gait. The same patients also underwent functional magnetic resonance imaging with a virtual reality gait paradigm, performance on which has recently been shown to correlate with actual episodes of freezing of gait. Statistical parametric maps were created that compared the blood oxygen level-dependent response associated with paroxysmal motor arrests (freezing) to periods of normal motor output. The results of a random effects analysis revealed that these events were associated with a decreased blood oxygen level-dependent response in sensorimotor regions and an increased response within frontoparietal cortical regions. These signal changes were inversely correlated with the severity of clinical freezing of gait. Motor arrests were also associated with decreased blood oxygen level-dependent signal bilaterally in the head of caudate nucleus, the thalamus and the globus pallidus internus. Utilizing a mixed event-related/block design, we found that the decreased blood oxygen level-dependent response in the globus pallidus and the subthalamic nucleus persisted even after controlling for the effects of cognitive load, a finding which supports the notion that paroxysmal increases in basal ganglia outflow are associated with the freezing phenomenon. This method also revealed a decrease in the blood oxygen level-dependent response within the mesencephalic locomotor region during motor arrests, the magnitude of which was positively correlated with the severity of clinical freezing of gait. These results provide novel insights into the pathophysiology underlying freezing of gait and lend support to models of freezing of gait that implicate dysfunction across coordinated neural networks.

Abstract Background : In 2015, the International Parkinson and Movement Disorder Society published clinical diagnostic criteria for Parkinson's disease. These criteria aimed to codify/reproduce the expert clinical diagnostic process and to help standardize diagnosis in research and clinical settings. Their accuracy compared with expert clinical diagnosis has not been tested. The objectives of this study were to validate the International Parkinson and Movement Disorder Society diagnostic criteria against a gold standard of expert clinical diagnosis, and to compare concordance/accuracy of the International Parkinson and Movement Disorder Society criteria to 1988 United Kingdom Brain Bank criteria. Methods : From 8 centers, we recruited 626 parkinsonism patients (434 PD, 192 non‐PD). An expert neurologist diagnosed each patient as having PD or non‐PD, regardless of International Parkinson and Movement Disorder Society criteria (gold standard, clinical diagnosis). Then a second neurologist evaluated the presence/absence of each individual item from the International Parkinson and Movement Disorder Society criteria. The overall accuracy/concordance rate, sensitivity, and specificity of the International Parkinson and Movement Disorder Society criteria compared with the expert gold standard were calculated. Results : Of 434 patients diagnosed with PD, 94.5% met the International Parkinson and Movement Disorder Society criteria for probable PD (5.5% false‐negative rate). Of 192 non‐PD patients, 88.5% were identified as non‐PD by the criteria (11.5% false‐positive rate). The overall accuracy for probable PD was 92.6%. In addition, 59.3% of PD patients and only 1.6% of non‐PD patients met the International Parkinson and Movement Disorder Society criteria for clinically established PD. In comparison, United Kingdom Brain Bank criteria had lower sensitivity (89.2%, P = 0.008), specificity (79.2%, P = 0.018), and overall accuracy (86.4%, P < 0.001). Diagnostic accuracy did not differ according to age or sex. Specificity improved as disease duration increased. Conclusions : The International Parkinson and Movement Disorder Society criteria demonstrated high sensitivity and specificity compared with the gold standard, expert diagnosis, with sensitivity and specificity both higher than United Kingdom Brain Bank criteria. © 2018 International Parkinson and Movement Disorder Society

We organized 10Kin1day, a pop-up scientific event with the goal to bring together neuroimaging groups from around the world to jointly analyze 10,000+ existing MRI connectivity datasets during a 3-day workshop. In this report, we describe the motivation and principles of 10Kin1day, together with a public release of 8,000+ MRI connectome maps of the human brain.

Abstract We organized 10Kin1day, a pop-up scientific event with the goal to bring together neuroimaging groups from around the world to jointly analyze 10,000+ existing MRI connectivity datasets during a 3-day workshop. In this report, we describe the motivation and principles of 10Kin1day, together with a public release of 8,000+ MRI connectome maps of the human brain.