Diminished neural network dynamics in amnestic mild cognitive impairment.
Diminished neural network dynamics in amnestic mild cognitive impairment.
复制标题
DOI：
10.1016/j.ijpsycho.2018.05.001
复制
发表时间：
2018-08
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Hillary FG
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Brenner EK;Hampstead BM;Grossner EC;Bernier RA;Gilbert N;Sathian K;Hillary FG
轻度认知障碍（MCI）被广泛认为是典型衰老和痴呆之间的中间阶段，近50%的遗忘型MCI（aMCI）患者在随访30个月内转变为阿尔茨海默氏痴呆（AD）。越来越多的使用静息态功能磁共振成像的文献揭示了MCI患者的连接性增加和减少，以及在整个疾病进展过程中默认模式网络（DMN）的前后部分之间的连接性丧失。在本文中，我们使用动态连接建模和图论来识别独特的大脑“状态”，或分布式网络之间的连接的时间模式，将aMCI患者与健康的老年人（HOA）区分开来。我们招募了44名被诊断患有aMCI的个体和33名年龄和教育程度相当的HOA。我们的研究结果表明，aMCI患者在一种状态下花费的时间明显更多，而HOA样本中的神经网络分析显示，在四种不同状态下的表现大致相同。在患有aMCI的个体中，相对于参与者表现出高成本的状态（一种结合连接和距离的衡量标准），在主导状态中花费更高比例的时间，预测更好的语言表现和毅力。这是第一份研究aMCI患者神经网络动力学的报告。
Mild cognitive impairment (MCI) is widely regarded as an intermediate stage between typical aging and dementia, with nearly 50% of patients with amnestic MCI (aMCI) converting to Alzheimer’s dementia (AD) within 30 months of follow-up. The growing literature using resting-state functional magnetic resonance imaging reveals both increased and decreased connectivity in individuals with MCI and connectivity loss between the anterior and posterior components of the default mode network (DMN) throughout the course of the disease progression. In this paper, we use dynamic connectivity modeling and graph theory to identify unique brain “states,” or temporal patterns of connectivity across distributed networks, that distinguish individuals with aMCI from healthy older adults (HOAs). We enrolled 44 individuals diagnosed with aMCI and 33 HOAs of comparable age and education. Our results indicated that individuals with aMCI spent significantly more time in one state in particular, whereas neural network analysis in the HOA sample revealed approximately equivalent representation across four distinct states. Among individuals with aMCI, spending a higher proportion of time in the dominant state relative to a state where participants exhibited high cost (a measure combining connectivity and distance), predicted better language performance and perseveration. This is the first report to examine neural network dynamics in individuals with aMCI.
登录
查看更多内容
DOI：
10.1080/13854049308401518
发表时间：
1993-04-01
期刊：
The Clinical neuropsychologist
影响因子：
--
作者：
Bondi, Mark W;Monsch, Andreas U;Paulsen, Jane S
通讯作者：
Paulsen, Jane S
影响因子：
3.7
作者：
Allen, Elena A.;Damaraju, Eswar;Calhoun, Vince D.
通讯作者：
Calhoun, Vince D.
影响因子：
4.8
作者：
Abou-Elseoud, Ahmed;Starck, Tuomo;Kiviniemi, Vesa
通讯作者：
Kiviniemi, Vesa
影响因子：
4.8
作者：
Hillary, Frank G.;Genova, Helen M.;DeLuca, John
通讯作者：
DeLuca, John
影响因子：
5.7
作者：
Calhoun VD;Liu J;Adali T
通讯作者：
Adali T