Enhancing Cognitive Performance Prediction through White Matter Hyperintensity Connectivity Assessment: A Multicenter Lesion Network Mapping Analysis of 3,485 Memory Clinic Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: White matter hyperintensities of presumed vascular origin (WMH) are associated with cognitive impairment and are a key imaging marker in evaluating cognitive health. However, WMH volume alone does not fully account for the extent of cognitive deficits and the mechanisms linking WMH to these deficits remain unclear. We propose that lesion network mapping (LNM), enables to infer if brain networks are connected to lesions, and could be a promising technique for enhancing our understanding of the role of WMH in cognitive disorders. Our study employed this approach to test the following hypotheses: (1) LNM-informed markers surpass WMH volumes in predicting cognitive performance, and (2) WMH contributing to cognitive impairment map to specific brain networks. Methods & results: We analyzed cross-sectional data of 3,485 patients from 10 memory clinic cohorts within the Meta VCI Map Consortium, using harmonized test results in 4 cognitive domains and WMH segmentations. WMH segmentations were registered to a standard space and mapped onto existing normative structural and functional brain connectome data. We employed LNM to quantify WMH connectivity across 480 atlas-based gray and white matter regions of interest (ROI), resulting in ROI-level structural and functional LNM scores. The capacity of total and regional WMH volumes and LNM scores in predicting cognitive function was compared using ridge regression models in a nested cross-validation. LNM scores predicted performance in three cognitive domains (attention and executive function, information processing speed, and verbal memory) significantly better than WMH volumes. LNM scores did not improve prediction for language functions. ROI-level analysis revealed that higher LNM scores, representing greater disruptive effects of WMH on regional connectivity, in gray and white matter regions of the dorsal and ventral attention networks were associated with lower cognitive performance. Conclusion: Measures of WMH-related brain network connectivity significantly improve the prediction of current cognitive performance in memory clinic patients compared to WMH volume as a traditional imaging marker of cerebrovascular disease. This highlights the crucial role of network effects, particularly in attentionrelated brain regions, improving our understanding of vascular contributions to cognitive impairment. Moving forward, refining WMH information with connectivity data could contribute to patient-tailored therapeutic interventions and facilitate the identification of subgroups at risk of cognitive disorders.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».