Cognitive Deterioration and Functional Compensation in ALS Measured with fMRI Using an Inhibitory Task
Notice bibliographique
Résumé
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is characterized by degeneration of upper and lower motor neurons, resulting in progressive weakness and muscle atrophy. Recent studies suggest that nondemented ALS patients can show selective cognitive impairments, predominantly executive dysfunction, but little is known about the neural basis of these impairments. Oculomotor studies in ALS have described deficits in antisaccade execution, which requires the implementation of a task set that includes inhibition of automatic responses followed by generation of a voluntary action. It has been suggested that the dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) contributes in this process. Thus, we investigated whether deterioration of executive functions in ALS patients, such as the ability to implement flexible behavior during the antisaccade task, is related to DLPFC dysfunction. While undergoing an fMRI scan, 12 ALS patients and 12 age-matched controls performed an antisaccade task with concurrent eye tracking. We hypothesized that DLPFC deficits would appear during the antisaccade preparation stage, when the task set is being established. ALS patients made more antisaccade direction errors and showed significant reductions in DLPFC activation. In contrast, regions, such as supplementary eye fields and frontal eye fields, showed increased activation that was anticorrelated with the number of errors. The ALS group also showed reduced saccadic latencies that correlated with increased activation across the oculomotor saccade system. These findings suggest that ALS results in deficits in the inhibition of automatic responses that are related to impaired DLPFC activation. However, they also suggest that ALS patients undergo functional changes that partially compensate the neurological impairment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».