Mapping migraine to a common brain network
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Notice bibliographique
Résumé
Inconsistent findings from migraine neuroimaging studies have limited attempts to localize migraine symptomatology. Novel brain network mapping techniques offer a new approach for linking neuroimaging findings to a common neuroanatomical substrate and localizing therapeutic targets. In this study, we attempted to determine whether neuroanatomically heterogeneous neuroimaging findings of migraine localize to a common brain network. We used meta-analytic coordinates of decreased grey matter volume in migraineurs as seed regions to generate resting state functional connectivity network maps from a normative connectome (n = 1000). Network maps were overlapped to identify common regions of connectivity across all coordinates. Specificity of our findings was evaluated using a whole-brain Bayesian spatial generalized linear mixed model and a region of interest analysis with comparison groups of chronic pain and a neurologic control (Alzheimer's disease). We found that all migraine coordinates (11/11, 100%) were negatively connected (t ≥ ±7, P < 10-6 family-wise error corrected for multiple comparisons) to a single location in left extrastriate visual cortex overlying dorsal V3 and V3A subregions. More than 90% of coordinates (10/11) were also positively connected with bilateral insula and negatively connected with the hypothalamus. Bayesian spatial generalized linear mixed model whole-brain analysis identified left V3/V3A as the area with the most specific connectivity to migraine coordinates compared to control coordinates (voxel-wise probability of ≥90%). Post hoc region of interest analyses further supported the specificity of this finding (ANOVA P = 0.02; pairwise t-tests P = 0.03 and P = 0.003, respectively). In conclusion, using coordinate-based network mapping, we show that regions of grey matter volume loss in migraineurs localize to a common brain network defined by connectivity to visual cortex V3/V3A, a region previously implicated in mechanisms of cortical spreading depression in migraine. Our findings help unify migraine neuroimaging literature and offer a migraine-specific target for neuromodulatory treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
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.
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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 découle