Investigating Default Mode and Sensorimotor Network Connectivity in Amyotrophic Lateral Sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
Amyotrophic lateral sclerosis (ALS) is a neurodegenerative condition characterized by degeneration of upper motor neurons (UMN) arising from the motor cortex in the brain and lower motor neurons (LMN) in the brainstem and spinal cord. Cerebral changes create differences in brain activity captured by functional magnetic resonance imaging (fMRI), including the spontaneous and simultaneous activity occurring between regions known as the resting state networks (RSNs). Progressive neurodegeneration as observed in ALS may lead to a disruption of RSNs which could provide insights into the disease process. Previous studies have reported conflicting findings of increased, decreased, or unaltered RSN functional connectivity in ALS and do not report the contribution of UMN changes to RSN connectivity. We aimed to bridge this gap by exploring two networks, the default mode network (DMN) and the sensorimotor network (SMN), in 21 ALS patients and 40 age-matched healthy volunteers. An UMN score dichotomized patients into UMN+ and UMN- groups. Subjects underwent resting state fMRI scan on a high field MRI operating at 4.7 tesla. The DMN and SMN changes between subject groups were compared. Correlations between connectivity and clinical measures such as the ALS Functional Rating Scale-Revised (ALSFRS-R), disease progression rate, symptom duration, UMN score and finger tapping were assessed. Significant group differences in resting state networks between patients and controls were absent, as was the dependence on degree of UMN burden. However, DMN connectivity was increased in patients with greater disability and faster progression rate, and SMN connectivity was reduced in those with greater motor impairment. These patterns of association are in line with literature supporting loss of inhibitory interneurons.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».