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Enregistrement W2913681488 · doi:10.1093/brain/awz009

A connectome-based mechanistic model of focal cortical dysplasia

2019· article· en· W2913681488 sur OpenAlexafffund
Seok‐Jun Hong, Hyomin Lee, Ravnoor Gill, Joelle Crane, Viviane Sziklas, Boris C. Bernhardt, Neda Bernasconi, Andrea Bernasconi

Notice bibliographique

RevueBrain · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMontreal Neurological Institute and HospitalMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchSavoy Foundation
Mots-clésCortical dysplasiaConnectomeNeuroscienceNeuroimagingLesionFunctional connectivityPathologyBiologyMedicineEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neuroimaging studies have consistently shown distributed brain anomalies in epilepsy syndromes associated with a focal structural lesion, particularly mesiotemporal sclerosis. Conversely, a system-level approach to focal cortical dysplasia has been rarely considered, likely due to methodological difficulties in addressing variable location and topography. Given the known heterogeneity in focal cortical dysplasia histopathology, we hypothesized that lesional connectivity consists of subtypes with distinct structural signatures. Furthermore, in light of mounting evidence for focal anomalies impacting whole-brain systems, we postulated that patterns of focal cortical dysplasia connectivity may exert differential downstream effects on global network topology. We studied a cohort of patients with histologically verified focal cortical dysplasia type II (n = 27), and age- and sex-matched healthy controls (n = 34). We subdivided each lesion into similarly sized parcels and computed their connectivity to large-scale canonical functional networks (or communities). We then dichotomized connectivity profiles of lesional parcels into those belonging to the same functional community as the focal cortical dysplasia (intra-community) and those adhering to other communities (inter-community). Applying hierarchical clustering to community-reconfigured connectome profiles identified three lesional classes with distinct patterns of functional connectivity: decreased intra- and inter-community connectivity, a selective decrease in intra-community connectivity, and increased intra- as well as inter-community connectivity. Hypo-connectivity classes were mainly composed of focal cortical dysplasia type IIB, while the hyperconnected lesions were type IIA. With respect to whole-brain networks, patients with hypoconnected focal cortical dysplasia and marked structural damage showed only mild imbalances, while those with hyperconnected subtle lesions had more pronounced topological alterations. Correcting for interictal epileptic discharges did not impact connectivity patterns. Multivariate structural equation analysis provided a mechanistic model of such complex, diverging interactions, whereby the focal cortical dysplasia structural makeup shapes its functional connectivity, which in turn modulates whole-brain network topology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,681
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations46
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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