Variable functional connectivity architecture of the preterm human brain: Impact of developmental cortical expansion and maturation
Notice bibliographique
Résumé
Functional connectivity (FC) is known to be individually unique and to reflect cognitive variability. Although FC can serve as a valuable correlate and potential predictor of (patho-) physiological nervous function in high-risk constellations, such as preterm birth, templates for individualized FC analysis are lacking, and knowledge about the capacity of the premature brain to develop FC variability is limited. In a cohort of prospectively recruited, preterm-born infants undergoing magnetic resonance imaging close to term-equivalent age, we show that the overall pattern could be reliably detected with a broad range of interindividual FC variability in regions of higher-order cognitive functions (e.g., association cortices) and less interindividual variability in unimodal regions (e.g., visual and motor cortices). However, when comparing the preterm and adult brains, some brain regions showed a marked shift in variability toward adulthood. This shift toward greater variability was strongest in cognitive networks like the attention and frontoparietal networks and could be partially predicted by developmental cortical expansion. Furthermore, FC variability was reflected by brain tissue characteristics indicating cortical maturation. Brain regions with high functional variability (e.g., the inferior frontal gyrus and temporoparietal junction) displayed lower cortical maturation at birth compared with somatosensory cortices. In conclusion, the overall pattern of interindividual variability in FC is already present preterm; however, some brain regions show increased variability toward adulthood, identifying characteristic patterns, such as in cognitive networks. These changes are related to postnatal cortical expansion and maturation, allowing for environmental and developmental factors to translate into marked individual differences in FC.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».