Latent patterns of task-related functional connectivity in relation to regions of hyperactivation in individuals at risk of Alzheimer’s disease
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this study was to assess how task-related hyperactivation relates to brain network dysfunction and memory performance in individuals at risk of Alzheimer’s disease (AD). Eighty participants from the CIMA-Q cohort were included, of which 28 had subjective cognitive decline plus (SCD+), as they had memory complaints and worries in addition to a smaller hippocampal volume and/or an APOE4 allele, 26 had amnestic mild cognitive impairment (MCI) and 26 were healthy controls without memory complaints. Functional magnetic resonance imaging (fMRI) activation was measured during an object-location memory task. Seed-partial least square analyses (seed-PLS) were conducted in controls and in the SCD+/MCI groups to yield sets of orthogonal latent variables (LVs) assessing the triple association between: i) seed activity in brain regions found to be hyperactive in individuals at risk of AD (left hippocampus, left superior parietal lobule, right inferior temporal lobe), ii) latent patterns of whole-brain task-related activation, and iii) associative memory performance. Three LVs in the SCD+ and MCI groups (67.88% of total covariance explained) and two LVs in the controls (77.85% of total covariance explained) were significant. While controls and SCD+/MCI groups shared a common pattern of memory-related connectivity, patterns of hyperactivation-networks interactions were unique to the clinical groups. Interestingly, higher hippocampal connectivity was associated with poorer memory performance whereas higher neocortical connectivity predicted better memory performance in SCD+ and MCI groups. Our data provides empirical evidence that early dysfunction in brain activation and connectivity is present in the very early stages of AD and offers new insights on the relationship between functional brain alterations and memory performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».