Disrupted Nodal and Hub Organization Account for Brain Network Abnormalities in Parkinson’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
The recent application of graph theory to brain networks promises to shed light on complex diseases such as Parkinson's disease (PD). This study aimed to investigate functional changes in sensorimotor and cognitive networks in Parkinsonian patients, with a focus on inter- and intra-connectivity organization in the disease-associated nodal and hub regions using the graph theoretical analyses. Resting-state functional MRI data of a total of 65 participants, including 23 healthy controls (HCs) and 42 patients, were investigated in 120 nodes for local efficiency, betweenness centrality, and degree. Hub regions were identified in the HC and patient groups. We found nodal and hub changes in patients compared with HCs, including the right pre-supplementary motor area (SMA), left anterior insula, bilateral mid-insula, bilateral dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC), and right caudate nucleus. In general, nodal regions within the sensorimotor network (i.e., right pre-SMA and right mid-insula) displayed weakened connectivity, with the former node associated with more severe bradykinesia, and impaired integration with default mode network regions. The left mid-insula also lost its hub properties in patients. Within the executive networks, the left anterior insular cortex lost its hub properties in patients, while a new hub region was identified in the right caudate nucleus, paralleled by an increased level of inter- and intra-connectivity in the bilateral DLPFC possibly representing compensatory mechanisms. These findings highlight the diffuse changes in nodal organization and regional hub disruption accounting for the distributed abnormalities across brain networks and the clinical manifestations of PD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 ».