Language Fluency and Premature Brain Aging
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Age‐related changes in the brain are often associated with general cognitive decline. Cognitive aging affects the ability to produce spoken language, with older adults experiencing increased difficulties in word‐finding1 and verbal fluency2,3. Neurodegenerative diseases such as Alzheimer’s disease are often attributed to an acceleration of typical aging processes (i.e., premature aging). Accelerated age‐related atrophy is present in mild cognitive impairment4,5 and premature brain aging may contribute to declining cognitive skills6,7. A recent study demonstrated that the disparity between chronological age and brain age (based on measures of cortical integrity) is a good predictor of early cognitive impairment8. Our aim was to extend these findings by investigating the role of brain age in overall cognition as well as language in particular. Method Participants included 216 healthy controls (age range 20–79) from the Aging Brain Cohort at the University of South Carolina9. Structural T1‐weighted MRI scans were collected, and participants completed the Montreal Cognitive Assessment (MoCA10). Brain age was calculated based on T1‐weighted structural data using the BrainAgeR analysis pipeline (github.com/james‐cole/brainageR). A brain age gap estimate (BrainAGE)11 was calculated as the difference between brain age and chronological age. This was used as the primary measure of advanced/delayed brain health, where positive values represent premature brain aging. Result Estimated brain age differences ranged from 22 years younger to 14 years older than chronological age. Pearson correlations revealed a negative correlation between MoCA total score and chronological age (r(209) = ‐0.41, p<0.001), but not in partial correlations using BrainAGE, accounting for chronological age (r(207) = ‐0.003, p = 0.48.). Regarding our language measure (words generated during the MoCA fluency task), we observed a negative correlation with BrainAGE, corrected for chronological age (r(208) = ‐0.133, p = 0.03), but no correlation with chronological age (r(210) = ‐0.04, p = 0.58). Conclusion Our data support the hypothesis that differences between chronological and brain age are related to cognition and language, and highlight the utility/importance of brain age in understanding cognitive impairment. Interestingly, findings suggest that there may be a particularly strong relationship between the brain age gap estimation and MRI‐based measure of brain aging and language in particular.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 0,001 |
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 ».