White matter predicts functional connectivity in premanifest Huntington's disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The distribution of pathology in neurodegenerative disease can be predicted by the organizational characteristics of white matter in healthy brains. However, we have very little evidence for the impact these pathological changes have on brain function. Understanding any such link between structure and function is critical for understanding how underlying brain pathology influences the progressive behavioral changes associated with neurodegeneration. Here, we demonstrate such a link between structure and function in individuals with premanifest Huntington's. METHODS: Using diffusion tractography and resting state functional magnetic resonance imaging to characterize white matter organization and functional connectivity, we investigate whether characteristic patterns of white matter organization in the healthy human brain shape the changes in functional coupling between brain regions in premanifest Huntington's disease. RESULTS: We find changes in functional connectivity in premanifest Huntington's disease that link directly to underlying patterns of white matter organization in healthy brains. Specifically, brain areas with strong structural connectivity show decreases in functional connectivity in premanifest Huntington's disease relative to controls, while regions with weak structural connectivity show increases in functional connectivity. Furthermore, we identify a pattern of dissociation in the strongest functional connections between anterior and posterior brain regions such that anterior functional connectivity increases in strength in premanifest Huntington's disease, while posterior functional connectivity decreases. INTERPRETATION: Our findings demonstrate that organizational principles of white matter underlie changes in functional connectivity in premanifest Huntington's disease. Furthermore, we demonstrate functional antero-posterior dissociation that is in keeping with the caudo-rostral gradient of striatal pathology in HD.
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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 | 0,001 |
| 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 ».