Latent patterns of task‐related functional connectivity relate to hyperactivation and associative memory impairment in SCD<sup>+</sup> and MCI
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Hyperactivation is commonly observed in prodromal Alzheimer’s disease (AD). It is however unknown if it relates to functional network dysfunction, and how hyperactivation‐networks relate to cognitive impairment. We used seed‐based connectivity to assess differences in correlations between activation of hyperactive regions, whole‐brain task‐related activation, and memory performance in persons with subjective cognitive decline plus (SCD+) and mild cognitive impairment (MCI). Method Data from 108 participants from the CIMA‐Q cohort were used in this study: 28 participants with SCD+ which presented with memory complaint and worry in addition to small hippocampal volume and/or were APOE4 carriers, 26 participants with MCI and 54 were healthy controls (HC). Task‐related activation was measured while participants memorized 78 pictures and their location in a four‐position grid. Multivariate seed‐partial least squares (seed‐PLS) analysis was used to identify latent variables (LVs) that assess between‐group differences and similarities in the three‐way association between 1) activation in hyperactive regions of interest (ROIs: left hippocampus, right inferior temporal gyrus (riTG), left superior parietal lobule (lsPL)), 2) whole‐brain activation associated with associative memory encoding, and 3) subsequent associative memory performance. Significance of the seed‐PLS effects were assessed with permutation testing and boostraps. Result Three LVs were significant (p < 0.05). LV1 (32.11 % of covariance explained) accounted for group similarities in the correlation between activity in all ROIs and activity in the fronto‐parietal and default mode networks. Interestingly, left hippocampus activity did not correlate in SCD+. LV2 (19.17 % of covariance explained) identified a network that was correlated with left hippocampal activity in all three groups; however, left hippocampal activity correlated with better memory in HC but with poorer memory in SCD+. LV3 (10.91 % of covariance explained) identified a network that was positively correlated to lsPL activity in SCD+, and correlated with seed activity in all ROIs and poorer memory performance in MCI. Conclusion Hyperactivation is associated with latent patterns of connectivity in prodromal AD, but different hyperactivation‐network associations relate to memory in SCD+ and MCI. Hyperactivation could serve as an early marker of network dysfunction in AD, and reflect the incoming cognitive symptomatology associated with the disease.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».