The neurophysiological underpinnings of brain resilience: a BOLD fMRI deep phenotyping study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A poorly understood facet of AD is the complex relationship between the burden of pathology and cognition, as evidenced by the phenomenon of cognitive reserve. Recent single cell recording techniques have reported that normal brain function involves continuous remodelling of functional neuronal properties, even under stable environmental conditions, leading to time-dependent variation in neuronal responses to stimulation, though, to the best of our knowledge, this neuronal variability hasn't been investigated across a brain-wide scale. We hypothesize that microscopic variability in neuronal activation patterns results in microscopic variability in vascular reactivity which manifests as mesoscopic variability in blood oxygenation level dependent (BOLD) functional magnetic resonance imaging (fMRI) activation patterns. We further hypothesize that the fMRI activation pattern variability may be a robust neurophysiological correlate of cognitive reserve. METHODS: We have undertaken a protracted BOLD fMRI protocol to deeply characterise individual response variability across repetitive somatosensory stimulations in transgenic Fischer 344 rat model (TGF344-AD) that expressed the APPswe and PS1ΔE9 mutations, leading to age-related development amyloid, tau phosphorylation, frank neuronal loss, and cognitive decline. We have determined that 30% of our transgenic animals show little to no cognitive impairment (Figure 1), supporting the use of this model in studying cognitive reserve. RESULTS: The subjectwise parametric activation maps (Figure 2A) and the corresponding effect-size (beta) series (Figure 2B) were used to examine trial-by-trial voxel-level response variability. To quantify both temporal and spatial variability, we plotted the variability of all pairwise stimulation trial combinations in Figure 2C-E and quantified the variability in the activation patterns using a Pearon's correlation. The animals were then categorized into 3 groups: young (Figure 3A), cognitively maintained aged (Figure 3B), and cognitively impaired aged (Figure 3C). Figure 3A-C shows the average Pearson's correlation coefficient for each pair of stimulus repetitions across all rats in the group. The amount of brain activation pattern variability increased with age and degree of cognitive impairment (Figure 3D). CONCLUSION: Our proposed assay is sensitive to group-wise differences in activation pattern variability that correlates with cognitive performance.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».