MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3111565710 · doi:10.1002/alz.041323

Hypoconnectivity between locus coeruleus and medial temporal lobe during novelty predicts accelerated Aβ‐related cognitive decline

2020· article· en· W3111565710 sur OpenAlexaff
Nina Engels, Prokopis C. Prokopiou, Federico d’Oleire Uquillas, Matthew R. Scott, Aaron P. Schultz, Kathryn V. Papp, Michelle E. Farrell, Dorene M. Rentz, Reisa A. Sperling, Keith A. Johnson, Heidi I.L. Jacobs

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNoveltyLocus coeruleusPsychologyNeuroscienceNovelty seekingCognitionNeuropsychologyBrain activity and meditationNeuroimagingTemporal lobeCognitive psychologyAudiologyMedicineElectroencephalographyEpilepsy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Tauopathy can be detected in the locus coeruleus (LC) decades before clinical symptoms or Aβ‐pathology. Following involvement of the LC, tau progresses to the medial temporal lobe (MTL), possibly via hyperactivity or connectivity. Given LC’s modulating role on brain function and its early involvement in proteinopathies that affect LC’s interaction with other brain regions, it is conceivable that individual variability in LC functional connectivity (FC) with the MTL will be related to Alzheimer’s disease (AD)‐related cognitive functioning. The LC plays an important role in novelty processing, learning and memory. Therefore, we aimed to examine whether LC‐MTL FC during novelty predicts Aβ‐related cognitive decline. Method All participants (N = 153; number of observations = 772; Figures 1,2) were clinically normal and part of the Harvard Aging Brain Study. Baseline PiB‐PET (cut‐off = 1.324 DVR), 3T‐fMRI data on a face‐name encoding task and longitudinal neuropsychological PACC5 data were obtained. The fMRI‐task instructed participants to remember face‐name pairs and stimuli consisted of novel and repeated faces. A dilated ex‐vivo validated LC‐template was registered to each individual using ANTs. SPM and ICA‐AROMA were used for motion and physiological artefact removal. An FDR‐corrected gPPI‐analysis (with age, sex, education covariates) established five regressors: novelty; repetition; LC BOLD‐activity; novelty x LC BOLD‐activity; repetition x LC BOLD‐activity. A linear contrast was created by subtracting the repetition interaction regressor from the novelty interaction regressor. LME models assessed whether the association between PACC5 and FC was dependent on PiB (linearly and quadratic), while correcting for age, sex, education and their interactions with time. Bonferroni correction was applied. Result The gPPI‐analysis demonstrated negative LC‐MTL FC during novelty versus repetition for every region of interest (p‐FDR<0.05; Figure 3), thereby indicating hypoconnectivity. The LME‐analysis revealed that hypoconnectivity of the LC‐Parahippocampal Gyrus predicted worse PACC5 performance, which accelerated at elevated PiB levels (p = 0.013; f = 0.11; Bonferroni‐adjusted; Figure 4). Similar results were apparent for LC‐hippocampus and LC‐amygdala FC. Conclusion This study demonstrates that the LC is less functionally connected with the MTL during novelty, and that this hypoconnectivity predicts Aβ‐related cognitive decline. This suggests that LC‐MTL hypoconnectivity might act as a marker of AD‐related processes. Future work will assess the relationship between LC FC and tau pathology.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,073
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & DementiaMême sujetFunctional Brain Connectivity StudiesTravaux en français237 207