MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4308238750 · doi:10.1101/2022.10.31.513891

Cortical microstructural gradients capture memory network reorganization in temporal lobe epilepsy

2022· preprint· en· W4308238750 sur OpenAlexafffund
Jessica Royer, Sara Larivière, Raúl Rodríguez‐Cruces, Donna Gift Cabalo, Shahin Tavakol, Hans Auer, Bo‐yong Park, Casey Paquola, Jonathan Smallwood, Elizabeth Jefferies, Lorenzo Caciagli, Andrea Bernasconi, Neda Bernasconi, Birgit Frauscher, Boris C. Bernhardt

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Science and ICT, South KoreaFonds de Recherche du Québec - SantéInstitute for Basic ScienceNational Research Foundation of KoreaInstitute for Information and Communications Technology PromotionInha UniversityNational Research Foundation
Mots-clésTemporal lobeNeuroscienceEpilepsyEpisodic memoryDefault mode networkPsychologyCognitionCortex (anatomy)Temporal cortex

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Temporal lobe epilepsy (TLE), one of the most common pharmaco-resistant epilepsies, is associated with pathology of paralimbic brain regions, particularly in the mesiotemporal lobe. Cognitive dysfunction in TLE is frequent, and particularly affects episodic memory. Crucially, these difficulties challenge the quality of life of patients, sometimes more than seizures, underscoring the need to assess neural processes of cognitive dysfunction in TLE to improve patient management. Our work harnessed a novel conceptual and analytical approach to assess spatial gradients of microstructural differentiation between cortical areas based on high-resolution MRI analysis. Gradients track region-to-region variations in intracortical lamination and myeloarchitecture, serving as a system-level measure of structural and functional reorganization. Comparing cortex-wide microstructural gradients between 21 patients and 35 healthy controls, we observed a contracted gradient in TLE driven by reduced microstructural differentiation between paralimbic cortices and the remaining cortex with marked abnormalities in ipsilateral temporopolar and dorsolateral prefrontal regions. Findings were replicated in an independent cohort. Using an independent post mortem dataset, we observed that in vivo findings reflected topographical variations in cortical lamination patterns, confirming that TLE-related changes in the microstructural gradient reflected increased proximity of regions with more dissimilar laminar structure. Disease-related transcriptomics could furthermore show specificity of our findings to TLE over other common epilepsy syndromes. Finally, microstructural dedifferentiation was associated with cognitive network reorganization seen during an episodic memory functional MRI paradigm, and correlated with inter-individual differences in task accuracy. Collectively, our findings showing a pattern of reduced microarchitectural differentiation between paralimbic regions and the remaining cortex provide a parsimonious explanation for functional network reorganization and cognitive dysfunction characteristic of TLE.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetFunctional Brain Connectivity Studies→Travaux en français237 207→