Neurochemical correlates of scene processing in the precuneus/posterior cingulate cortex: A multimodal fMRI and <sup>1</sup> H‐MRS study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Precuneus/posterior cingulate cortex (PCu/PCC) are key components of a midline network, activated during rest but also in tasks that involve construction of scene or situation models. Despite growing interest in PCu/PCC functional alterations in disease and disease risk, the underlying neurochemical modulators of PCu/PCC's task‐evoked activity are largely unstudied. Here, a multimodal imaging approach was applied to investigate whether interindividual differences in PCu/PCC fMRI activity, elicited during perceptual discrimination of scene stimuli, were correlated with local brain metabolite levels, measured during resting‐state 1 H‐MRS. Forty healthy young adult participants completed an fMRI perceptual odd‐one‐out task for scenes, objects and faces. 1 H‐MRS metabolites N ‐acetyl‐aspartate (tNAA), glutamate (Glx) and γ‐amino‐butyric acid (GABA+) were quantified via PRESS and MEGA‐PRESS scans in a PCu/PCC voxel and an occipital (OCC) control voxel. Whole brain fMRI revealed a cluster in right dorsal PCu/PCC that showed a greater BOLD response to scenes versus faces and objects. When extracted from an independently defined PCu/PCC region of interest, scene activity (vs. faces and objects and also vs. baseline) was positively correlated with PCu/PCC, but not OCC, tNAA. A voxel‐wise regression analysis restricted to the PCu/PCC 1 H‐MRS voxel area identified a significant PCu/PCC cluster, confirming the positive correlation between scene‐related BOLD activity and PCu/PCC tNAA. There were no correlations between PCu/PCC activity and Glx or GABA+ levels. These results demonstrate, for the first time, that scene activity in PCu/PCC is linked to local tNAA levels, identifying a neurochemical influence on interindividual differences in the task‐driven activity of a key brain hub.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».