Visuospatial alpha and gamma oscillations scale with the severity of cognitive dysfunction in patients on the Alzheimer’s disease spectrum
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Entrainment of neural oscillations in occipital cortices by external rhythmic visual stimuli has been proposed as a novel therapy for patients with Alzheimer's disease (AD). Despite this increased interest in visual neural oscillations in AD, little is known regarding their role in AD-related cognitive impairment and in particular during visuospatial processing. METHODS: We used source-imaged magnetoencephalography (MEG) and an established visuospatial processing task to elicit multi-spectral neuronal responses in 35 biomarker-confirmed patients on the AD spectrum and 20 biomarker-negative older adults. Neuronal oscillatory responses were imaged to the level of the cortex, and group classifications and neurocognitive relationships were modeled using logistic and linear regression, respectively. RESULTS: Visuospatial neuronal oscillations in the theta, alpha, and gamma ranges significantly predicted the classification of patients on the AD spectrum. Importantly, the direction of these effects differed by response frequency, such that patients on the AD spectrum exhibited weaker alpha-frequency responses in lateral occipital regions, and stronger gamma-frequency responses in the primary visual cortex, as compared to biomarker-negative older adults. In addition, alpha and gamma, but not theta, oscillations robustly predicted cognitive status (i.e., MoCA and MMSE scores), such that patients with neural responses that deviated more from those of healthy older adults exhibited poorer cognitive performance. CONCLUSIONS: We find that the multi-spectral neural dynamics supporting visuospatial processing differentiate patients on the AD spectrum from cognitively normal, biomarker-negative older adults. Oscillations in the alpha and gamma bands also relate to cognitive status in ways that are informative for emerging clinical interventions.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».