Chronic alcohol exposure differentially modulates structural and functional properties of amygdala: A cross‐sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Animal models have shown that chronic alcohol exposure is associated with persistent neuroadaptations in amygdala synaptic function, whereas human studies have consistently reported amygdala grey‐matter volume (GMV) reductions in alcohol dependent patients (ADP). We hypothesised that chronic alcohol use associated with neuroadaptations may entail a reconfiguration of the amygdala's functional interactions and that these mechanisms may be affected by structural atrophy. We compared amygdala resting state functional connectivity (RSFC) using a whole brain seed‐based approach and amygdala GMV in abstinent ADP ( n = 20) and healthy controls (HC; n = 39), balanced for age, gender and levels of head motion. The potential moderating influence of age, cumulative alcohol exposure, abstinence length and head motion was further examined in the two groups separately using correlational analyses. We found increased amygdala RSFC with substantia nigra/ventral tegmental area (SN/VTA) in ADP compared with HC. As expected, amygdala GMV was lower in ADP. Multiple regression analyses of the ADP group showed that amygdala‐SN/VTA RSFC increases were primarily associated with cumulative alcohol exposure rather than age, whereas amygdala GMV reductions were primarily associated with age rather than cumulative alcohol exposure. The same association between age and amygdala GMV was not observed amongst HC. Importantly, amygdala GMV and amygdala‐SN/VTA RSFC were uncorrelated in ADP, and neither measure was correlated with abstinence length. These results suggest that chronic alcohol exposure is associated with persistent elevations in amygdala‐SN/VTA RSFC and accelerated age‐related grey‐matter atrophy through potentially distinct mechanisms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 |
| 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 ».