Abnormal Large-Scale Dynamic Brain Networks in Parkinson’s Disease With Cognitive Impairment: Insights From EEG Co-Activation Patterns
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the large-scale dynamic brain network mechanisms underlying cognitive decline in Parkinson's disease (PD) by integrating high-density Electroencephalography (EEG) signal source localization and co-activation pattern (CAP) analysis to track transient network states during cognitive tasks. Twenty patients with PD and fourteen healthy controls (HC) underwent simultaneous EEG acquisition while performing Chinese character reading, color recognition, and Stroop tasks; cognitive functions were assessed using the Montreal Cognitive Assessment (MoCA). High-density EEG signals were reconstructed using standardized low-resolution brain electromagnetic tomography (sLORETA), yielding six CAPs representing whole-brain transient dynamic activation. Results indicated that the decoupling between the default mode network (DMN) and the task-related network (TRN) is impaired in PD patients. Specifically, during the Stroop task, PD patients showed reduced dwell time in CAP4 (TRN activation/DMN inhibition), prolonged DMN activation, and increased transitions from TRN to DMN states. CAP fraction of time correlated positively with MoCA scores, suggesting DMN-TRN decoupling efficiency predicts cognitive performance. PD patients also exhibited compensatory overactivation of the anterior cingulate cortex (ACC) and salience network (SN). In conclusion, PD is characterized by disrupted dynamic DMN-TRN interactions, frequent state switching, and compensatory hyperactivation, directly contributing to cognitive decline. This study maps large-scale dynamic brain networks in PD with millisecond resolution, revealing new insights into transient network states and compensatory mechanisms, identifying potential biomarkers, and informing interventions targeting network uncoupling efficiency.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».