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Enregistrement W4401041201 · doi:10.1093/brain/awae197

Differential reorganization of episodic and semantic memory systems in epilepsy-related mesiotemporal pathology

2024· article· en· W4401041201 sur OpenAlexafffund
Donna Gift Cabalo, Jordan DeKraker, Jessica Royer, Ke Xie, Shahin Tavakol, Raúl Rodríguez‐Cruces, Andrea Bernasconi, Neda Bernasconi, Alexander G. Weil, Raluca Pana, Birgit Frauscher, Lorenzo Caciagli, Elizabeth Jefferies, Jonathan Smallwood, Boris C. Bernhardt

Notice bibliographique

RevueBrain · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueFunctional Brain Connectivity Studies
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineQueen's UniversityMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesUCLH Biomedical Research CentreBrain Research UKCanadian Open Neuroscience PlatformHospital for Sick ChildrenChina Scholarship CouncilCanada First Research Excellence FundCanada Research ChairsSavoy FoundationMcGill UniversityCanadian Institutes of Health ResearchRéseau en Bio-Imagerie du QuebecFonds de Recherche du Québec - SantéFonds de recherche du QuébecNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFondation Brain Canada
Mots-clésEpilepsyEpisodic memoryNeuroscienceSemantic memoryTemporal lobeDifferential diagnosisPsychologyMedicinePathologyCognitive psychologyCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Declarative memory encompasses episodic and semantic divisions. Episodic memory captures singular events with specific spatiotemporal relationships, whereas semantic memory houses context-independent knowledge. Behavioural and functional neuroimaging studies have revealed common and distinct neural substrates of both memory systems, implicating mesiotemporal lobe (MTL) regions such as the hippocampus and distributed neocortices. Here, we explored declarative memory system reorganization in patients with unilateral temporal lobe epilepsy (TLE) as a human disease model to test the impact of variable degrees of MTL pathology on memory function. Our cohort included 31 patients with TLE and 60 age- and sex-matched healthy controls, and all participants underwent episodic and semantic retrieval tasks during a multimodal MRI session. The functional MRI tasks were closely matched in terms of stimuli and trial design. Capitalizing on non-linear connectome gradient-mapping techniques, we derived task-based functional topographies during episodic and semantic memory states, in both the MTL and neocortical networks. Comparing neocortical and hippocampal functional gradients between TLE patients and healthy controls, we observed a marked topographic reorganization of both neocortical and MTL systems during episodic memory states. Neocortical alterations were characterized by reduced functional differentiation in TLE across lateral temporal and midline parietal cortices in both hemispheres. In the MTL, in contrast, patients presented with a more marked functional differentiation of posterior and anterior hippocampal segments ipsilateral to the seizure focus and pathological core, indicating perturbed intrahippocampal connectivity. Semantic memory reorganization was also found in bilateral lateral temporal and ipsilateral angular regions, whereas hippocampal functional topographies were unaffected. Furthermore, leveraging MRI proxies of MTL pathology, we observed alterations in hippocampal microstructure and morphology that were associated with TLE-related functional reorganization during episodic memory. Moreover, correlation analysis and statistical mediation models revealed that these functional alterations contributed to behavioural deficits in episodic memory, but again not in semantic memory in patients. Altogether, our findings suggest that semantic processes rely on distributed neocortical networks, whereas episodic processes are supported by a network involving both the hippocampus and the neocortex. Alterations of such networks can provide a compact signature of state-dependent reorganization in conditions associated with MTL damage, such as 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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,701
Score d'incertitude au seuil0,467

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 GPT0,245
Écart entre enseignants0,228 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations16
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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