Characterising the association between posterior parietal metabolite levels and cortical macrostructure in a cohort spanning childhood to adulthood
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Postnatal brain development is characterised by dynamic macrostructural changes, including cortical thinning and cortical flattening during childhood and adolescence. These macro-structural changes are parallel with developmental changes in brain neurochemistry, probed in the human brain using Magnetic Resonance Spectroscopy (MRS). This includes neurotransmitters such glutamate and gamma-aminobutyric acid (GABA), as well as building blocks of neuronal and associated tissue such as N-acetyl aspartate (NAA), and those involved in metabolism such as creatine (Cr). While previous research has linked MRS-measured neuro-metabolite levels to bulk tissue composition (e.g., gray matter, white matter, and cerebrospinal fluid), the relationship between neurochemistry and more granular macrostructural metrics, such as cortical thickness, area, volume, and local gyrification, remains unexplored. This study investigates the association between MRS-measured neuro-metabolite levels in the posterior parietal cortex (PPC) and PPC-voxel cortical macrostructural metrics in a developmental cohort of 86 individuals aged 5–35 years. We also examine whether PPC metabolite concentrations associate with whole-brain structural metrics to determine whether associations are region-specific or more broadly generalisable. Our findings reveal significant positive associations between PPC cortical thickness, volume, local gyrification index (LGI) and Glx (glutamate + glutamine) levels, likely because differences in cortical microstructure , including dendritic arbour complexity, contributes to variation in both cortical macrostructure and Glx activity across development. Additionally, PPC Glx:GABA+ ratio negatively associated with subcortical gray matter volume, while PPC total NAA positively associated with cerebral white matter volume, suggesting a link between regional neurochemistry and broader brain structure. These results highlight the importance of accounting for macrostructural and broader brain structural characteristics when interpreting the neuroanatomical correlates of MRS-measured metabolites, beyond controlling for bulk tissue composition. This approach is particularly crucial when comparing neuro-metabolite levels across groups with known structural differences, such as developmental cohorts or individuals with neurodevelopmental conditions. Key points Posterior parietal cortex (PPC) Glx levels are positively associated with PPC cortical thickness and local gyrification index, likely because differences in cortical microstructure, including dendritic arbour complexity, contributes to both cortical macrostructure and neuro-metabolic traits across development. The PPC Glx:GABA+ ratio is negatively associated with subcortical gray matter volume, while PPC total NAA is positively associated with cerebral white matter volume, suggesting a link between regional neurochemistry and broader brain structure. These findings emphasise the importance of considering more detailed macrostructural characteristics, as well as bulk tissue composition (white matter, gray matter, cerebral spinal fluid), when interpreting MRS-measured metabolite differences.
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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».