阿尔茨海默病中多模态脑网络核心-外围结构的破坏
神经元与认知
2019-06-10 v2
摘要
在阿尔茨海默病（AD）中，进行性萎缩导致结构与功能层面的异常网络重组。在此类网络重组中，核心与外围节点因其影响大规模功能整合的能力，对临床结局的预测至关重要。然而，不同类型脑连接在其中的预测作用仍不清楚。我们利用多层网络方法整合来自DWI、fMRI和MEG脑连接的信息，以在AD患者组与年龄匹配对照组中提取核心-外围结构的丰富描述。总体上，区域核心度——即一个区域位于多层核心中的概率——在AD患者中因神经退行引发的随机化过程而显著降低。局部上，受影响最严重的是网络核心区域——包括颞叶、顶叶和枕叶区域——而我们在感觉运动系统的外围区域观察到代偿性增加。此外，这些网络变化显著预测了患者的认知与记忆损伤。综上，这些结果表明，通过神经影像衍生网络数据的多模态整合可获得对神经退行性疾病更精确的描述。
引用
@article{arxiv.1811.11688,
title = {Disrupted core-periphery structure of multimodal brain networks in Alzheimer's Disease},
author = {Jeremy Guillon and Mario Chavez and Federico Battiston and Yohan Attal and Valentina La Corte and Michel Thiebaut de Schotten and Bruno Dubois and Denis Schwartz and Olivier Colliot and Fabrizio De Vico Fallani},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.11688},
year = {2019}
}
备注
5 figures, 1 table, 1 supplementary figure, 2 supplementary tables