Task-Free Functional Language Networks: Reproducibility and Clinical Application
Notice bibliographique
Résumé
Intrinsic connectivity networks (ICNs) identified through task-free fMRI (tf-fMRI) offer the opportunity to investigate human brain circuits involved in language processes without requiring participants to perform challenging cognitive tasks. In this study, we assessed the ability of tf-fMRI to isolate reproducible networks critical for specific language functions and often damaged in primary progressive aphasia (PPA). First, we performed whole-brain seed-based correlation analyses on tf-fMRI data to identify ICNs anchored in regions known for articulatory, phonological, and semantic processes in healthy male and female controls (HCs). We then evaluated the reproducibility of these ICNs in an independent cohort of HCs, and recapitulated their functional relevance with apost hocmeta-analysis on task-based fMRI. Last, we investigated whether atrophy in these ICNs could inform the differential diagnosis of nonfluent/agrammatic, semantic, and logopenic PPA variants. The identified ICNs included a dorsal articulatory-phonological network involving inferior frontal and supramarginal regions; a ventral semantic network involving anterior middle temporal and angular gyri; a speech perception network involving superior temporal and sensorimotor regions; and a network between posterior inferior temporal and intraparietal regions likely linking visual, phonological, and attentional processes for written language. These ICNs were highly reproducible across independent groups and revealed areas consistent with those emerging from task-based meta-analysis. By comparing ICNs' spatial distribution in HCs with patients' atrophy patterns, we identified ICNs associated with each PPA variant. Our findings demonstrate the potential use of tf-fMRI to investigate the functional status of language networks in patients for whom activation studies can be methodologically challenging. SIGNIFICANCE STATEMENTWe showed that a single, short, task-free fMRI acquisition is able to identify four reproducible and relatively segregated intrinsic left-dominant networks associated with articulatory, phonological, semantic, and multimodal orthography-to-phonology processes, in HCs. We also showed that these intrinsic networks relate to syndrome-specific atrophy patterns in primary progressive aphasia. Collectively, our results support the application of task-free fMRI in future research to study functionality of language circuits in patients for whom tasked-based activation studies might be methodologically challenging.
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».