Altered communication dynamics reflect cognitive deficits in temporal lobe epilepsy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Although temporal lobe epilepsy (TLE) is recognized as a system-level disorder, little work has investigated pathoconnectomics from a dynamic perspective. By leveraging computational simulations that quantify patterns of information flow across the connectome, we tested the hypothesis that network communication is abnormal in this condition, studied the interplay between hippocampal- and network-level disease effects, and assessed associations with cognition. METHODS: We simulated signal spreading via a linear threshold model that temporally evolves on a structural graph derived from diffusion-weighted magnetic resonance imaging (MRI), comparing a homogeneous group of 31 patients with histologically proven hippocampal sclerosis to 31 age- and sex-matched healthy controls. We evaluated the modulatory effects of structural alterations of the neocortex and hippocampus on network dynamics. Furthermore, multivariate statistics addressed the relationship with cognitive parameters. RESULTS: We observed a slowing of in- and out-spreading times across multiple areas bilaterally, indexing delayed information flow, with the strongest effects in ipsilateral frontotemporal regions, thalamus, and hippocampus. Effects were markedly reduced when controlling for hippocampal volume but not cortical thickness, underscoring the central role of the hippocampus in whole-brain disease expression. Multivariate analysis associated slower spreading time in frontoparietal, limbic, default mode, and subcortical networks with impairment across tasks tapping into sensorimotor, executive, memory, and verbal abilities. SIGNIFICANCE: Moving beyond descriptions of static topology toward the formulation of brain dynamics, our work provides novel insight into structurally mediated network dysfunction and demonstrates that altered whole-brain communication dynamics contribute to common cognitive difficulties in TLE.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,001 | 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 ».