Predicting brain age across the adult lifespan with spontaneous oscillations and functional coupling in resting brain networks captured with magnetoencephalography
Notice bibliographique
Résumé
The functional repertoire of the human brain changes dramatically throughout the developmental trajectories of early life and even all the way throughout the adult lifespan into older age. Capturing this arc is important to understand healthy brain ageing, and conversely, how injury and diseased states can lead to accelerated brain ageing. Regression modelling using lifespan imaging data can reliably predict an individual's brain age based on expected arcs of ageing. One feature of brain function that is important in this respect, and understudied to date, is neural oscillations-the rhythmic fluctuations of brain activity that index neural cell assemblies and their functioning, as well as coordinating information flow around networks. Here, we analysed resting-state magnetoencephalography (MEG) recordings from 367 healthy participants aged 18 to 83, using two distinct statistical approaches to link neural oscillations and functional coupling with that of healthy ageing. Spectral power and leakage-corrected amplitude envelope correlations were calculated for each canonical frequency band from delta through gamma ranges. Spatially and spectrally consistent associations between healthy ageing and neurophysiological features were found across the applied methods, showing differential effects on neural oscillations, with decreasing amplitude of low frequencies throughout the adult lifespan, and increasing high-frequency amplitude. Functional connectivity within and between resting-state brain networks mediated by alpha coupling generally decreased throughout adulthood and increased in the beta band. Predictive modelling of brain age via regression showed an age-dependent prediction bias, resulting in overestimating the age of younger people (<40 years old) and underestimating the age of older individuals. These findings evidence strong age-related neurophysiological changes in oscillatory activity and functional networks of the brain as measured by resting-state MEG and that cortical oscillations are moderately reliable markers for predictive modelling. For researchers in the field of predictive brain age modelling with neurophysiological data, we recommend attention is paid to predictive biases for younger and older age ranges and consider using specific models for different age brackets. Nevertheless, these results suggest brain age prediction from MEG data can be used to model arcs of ageing throughout the adult lifespan and predict accelerated ageing in pathological brain states.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».