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Enregistrement W2990115028 · doi:10.3389/fnhum.2019.00429

Resting State BOLD Variability Is Linked to White Matter Vascular Burden in Healthy Aging but Not in Older Adults With Subjective Cognitive Decline

2019· article· en· W2990115028 sur OpenAlexafffund
Vanessa Scarapicchia, Mauricio A. García-Barrera, Stuart MacDonald, Jodie R. Gawryluk

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Human Neuroscience · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesJanssen Alzheimer Immunotherapy Research And DevelopmentJohnson and Johnson Pharmaceutical Research and DevelopmentNational Institute on AgingFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringCanadian Institutes of Health ResearchNational Institutes of HealthGenentechIXICOH. Lundbeck A/SServierEisaiNorthern California Institute for Research and EducationPfizerBiogenNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBioClinicaF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaEli Lilly and CompanyU.S. Department of DefenseMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeNovartis Pharmaceuticals CorporationBristol-Myers SquibbAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health
Mots-clésDementiaHyperintensityNeuroimagingCognitive declineWhite matterAlzheimer's Disease Neuroimaging InitiativeResting state fMRIMedicineDiseaseCognitionPopulationPsychologyInternal medicineAudiologyNeuroscienceMagnetic resonance imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Alzheimer’s disease (AD) is the leading cause of dementia. A lack of curative treatments and a rapidly aging global population have amplified the need for early biomarkers of the disease process. Recent advances suggest that subjective cognitive decline (SCD) may be one of the earliest symptomatic markers of the AD cascade. Previous studies have identified changes in variability in the blood oxygen level dependent (BOLD) signal in patients with AD, with a possible association between BOLD variability and cerebrovascular factors in the aging brain. The objective of the current study was to determine whether changes in BOLD variability can be identified in individuals with SCD, and whether this signal may be associated with markers of cerebrovascular integrity in SCD and older adults without memory complaints. Method: Data were obtained from the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative (ADNI) database from 19 participants with SCD and 19 similarly-aged controls. For each participant, a map of BOLD signal variability (SDBOLD) was computed as the standard deviation of the BOLD timeseries at each voxel. Group comparisons were performed to examine differences in resting state SDBOLD in SCD versus healthy controls. Relationships were then examined between participant SDBOLD maps and neuroimaging markers of white matter vascular infarcts in each group separately. Results: Between-group comparisons showed no significant differences in whole-brain SDBOLD in individuals with SCD and controls. In the healthy aging group, higher white matter hyperintensity (WMH) burden was associated with greater SDBOLD in right temporal regions (p <0.05), and lower scores on a measure of global executive functioning. These associations were not identified in individuals with SCD. Conclusion: The current study underscores previous evidence for a relationship between SDBOLD and white matter vascular infarcts in the healthy aging brain. The findings also provide evidence for a dissociable relationship between healthy aging and SCD, such that in healthy controls, increased WMH is associated with declines in executive function that is not observed in older adults who present with memory complaints. Further multimodal work is needed to better understand the contributions of vascular pathology to the BOLD signal, and its potential relationship with pathological aging.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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