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Enregistrement W4210641702 · doi:10.3389/fnagi.2021.772136

Intrinsic Brain Activity of Inferior Temporal Region Increased in Prodromal Alzheimer's Disease With Hearing Loss

2022· article· en· W4210641702 sur OpenAlexfundno aff
Luwei Hong, Qingze Zeng, Kaicheng Li, Xiao Luo, Xiaopei Xu, Xiaocao Liu, Zheyu Li, Yanv Fu, Yanbo Wang, Tianyi Zhang, Yanxing Chen, Zhirong Liu, Peiyu Huang, Minming Zhang

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Aging Neuroscience · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesJanssen Alzheimer Immunotherapy Research And DevelopmentCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute of Biomedical Imaging and BioengineeringNational Key Research and Development Program of ChinaUniversity of California, San DiegoFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Institutes of HealthH. Lundbeck A/SServierNational Natural Science Foundation of ChinaEisaiGenentechIXICOBiogenPfizerNovartis Pharmaceuticals CorporationNorthern California Institute for Research and EducationF. Hoffmann-La RocheUniversity of Southern CaliforniaU.S. Department of DefenseEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbNational Institute on AgingAlzheimer's Association
Mots-clésAudiologyNeuropsychologyCognitionResting state fMRIVoxelMedicinePsychologyCognitive declineVoxel-based morphometryBonferroni correctionHearing lossNeuroscienceInternal medicineDiseaseDementiaMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Objective Hearing loss (HL) is one of the modifiable risk factors for Alzheimer's disease (AD). However, the underlying mechanism behind HL in AD remains elusive. A possible mechanism is cognitive load hypothesis, which postulates that over-processing of degraded auditory signals in the auditory cortex leads to deficits in other cognitive functions. Given mild cognitive impairment (MCI) is a prodromal stage of AD, untangling the association between HL and MCI might provide insights for potential mechanism behind HL. Methods We included 85 cognitively normal (CN) subjects with no hearing loss (NHL), 24 CN with HL, 103 mild cognitive impairment (MCI) patients with NHL, and 23 MCI with HL from the ADNI database. All subjects underwent resting-state functional MRI and neuropsychological scale assessments. Fractional amplitude of low-frequency fluctuation (fALFF) was used to reflect spontaneous brain activity. The mixed-effects analysis was applied to explore the interactive effects between HL and cognitive status (GRF corrected, voxel p-value <0.005, cluster p-value < 0.05, two-tailed). Then, the FDG data was included to further reflect the regional neuronal abnormalities. Finally, Pearson correlation analysis was performed between imaging metrics and cognitive scores to explore the clinical significance (Bonferroni corrected, p < 0.05). Results The interactive effects primarily located in the left superior temporal gyrus (STG) and bilateral inferior temporal gyrus (ITG). Post-hoc analysis showed that NC with HL had lower fALFF in bilateral ITG compared to NC with NHL. NC with HL had higher fALFF in the left STG and decreased fALFF in bilateral ITG compared to MCI with HL. In addition, NC with HL had lower fALFF in the right ITG compared to MCI with NHL. Correlation analysis revealed that fALFF was associated with MMSE and ADNI-VS, while SUVR was associated with MMSE, MoCA, ADNI-EF and ADNI-Lan. Conclusion HL showed different effects on NC and MCI stages. NC had increased spontaneous brain activity in auditory cortex while decreased activity in the ITG. Such pattern altered with disease stage changing and manifested as decreased activity in auditory cortex along with increased activity in ITG in MCI. This suggested that the cognitive load hypothesis may be the underlying mechanism behind HL.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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