Cognitive Improvement and Brain Changes after Real-Time Functional MRI Neurofeedback Training in Healthy Elderly and Prodromal Alzheimer’s Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive decline is characteristic for Alzheimer's disease (AD) and also for healthy ageing. As a proof-of-concept study, we examined whether this decline can be counteracted using real-time fMRI neurofeedback training. Visuospatial memory and the parahippocampal gyrus (PHG) were targeted. METHODS: Sixteen healthy elderly subjects (mean age 63.5 years, SD = 6.663) and 10 patients with prodromal AD (mean age 66.2 years, SD = 8.930) completed the experiment. Four additional healthy subjects formed a sham-feedback condition to validate the paradigm. The protocol spanned five examination days (T1-T5). T1 contained a neuropsychological pre-test, the encoding of a real-world footpath, and an anatomical MRI scan of the brain. T2-T4 included the fMRI neurofeedback training paradigm, in which subjects learned to enhance activation of the left PHG while recalling the path encoded on T1. At T5, the neuropsychological post-test and another anatomical MRI brain scan were performed. The neuropsychological battery included the Montreal Cognitive Assessment (MoCA); the Visual and Verbal Memory Test (VVM); subtests of the Wechsler Memory Scale (WMS); the Visual Patterns Test; and Trail Making Tests (TMT) A and B. RESULTS: Healthy elderly and patients with prodromal AD showed improved visuospatial memory performance after neurofeedback training. Healthy subjects also performed better in a working-memory task (WMS backward digit-span) and in the MoCA. Both groups were able to elicit parahippocampal activation during training, but no significant changes in brain activation were found over the course of the training. However, Granger-causality-analysis revealed changes in cerebral connectivity over the course of the training, involving the parahippocampus and identifying the precuneus as main driver of activation in both groups. Voxel-based morphometry showed increases in grey matter volumes in the precuneus and frontal cortex. Neither cognitive enhancements, nor parahippocampal activation were found in the control group undergoing sham-feedback. CONCLUSION: These findings suggest that cognitive decline, either related to prodromal AD or healthy ageing, could be counteracted using fMRI-based neurofeedback. Future research needs to determine the potential of this method as a treatment tool.
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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».