Investigating Focal Connectivity Deficits in Alzheimer's Disease Using Directional Brain Networks Derived from Resting-State fMRI
Notice bibliographique
Résumé
Connectivity analysis of resting-state fMRI has been widely used to identify biomarkers of Alzheimer's disease (AD) based on brain network aberrations. However, it is not straightforward to interpret such connectivity results since our understanding of brain functioning relies on regional properties (activations and morphometric changes) more than connections. Further, from an interventional standpoint, it is easier to modulate the activity of regions (using brain stimulation, neurofeedback, etc.) rather than connections. Therefore, we employed a novel approach for identifying focal directed connectivity deficits in AD compared to healthy controls. In brief, we present a model of directed connectivity (using Granger causality) that characterizes the coupling among different regions in healthy controls and Alzheimer's disease. We then characterized group differences using a (between-subject) generative model of pathology, which generates latent connectivity variables that best explain the (within-subject) directed connectivity. Crucially, our generative model at the second (between-subject) level explains connectivity in terms of local or regionally specific abnormalities. This allows one to explain disconnections among multiple regions in terms of regionally specific pathology; thereby offering a target for therapeutic intervention. Two foci were identified, locus coeruleus in the brain stem and right orbitofrontal cortex. Corresponding disrupted connectivity network associated with the foci showed that the brainstem is the critical focus of disruption in AD. We further partitioned the aberrant connectomic network into four unique sub-networks, which likely leads to symptoms commonly observed in AD. Our findings suggest that fMRI studies of AD, which have been largely cortico-centric, could in future investigate the role of brain stem in AD.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».