基于Connectome的预测建模显示了基于大脑的记忆性能预测器的性别差异
Suyeon Ju1, Corey Horien2, Xilin Shen3
1Department of Neurology, Yale School of Medicine, New Haven, CT, United States.
Frontiers in dementia
|July 31, 2024
概括
女性更多地依赖默认模式网络 (DMN) 进行记忆,而男性则使用视觉网络. 这种大脑活动的性别差异可能解释了为什么阿尔茨海默病 (AD) 在女性中进展得更快.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 认知老龄化 认知老龄化
- 神经成像是一种神经成像.
背景情况:
- 阿尔茨海默病 (AD) 不成比例地影响女性,患病率更高,进展更快.
- 阿姆尼斯蒂克AD针对默认模式网络 (DMN),这对短期记忆至关重要.
- 之前的研究表明,老年女性的后部DMN连接性更大,这表明对该网络的依赖性增加.
研究的目的:
- 为了研究大脑网络预测老化时记忆表现的性别差异.
- 专门研究默认模式网络 (DMN) 在性别特定记忆预测中的作用.
主要方法:
- 应用基于连接体的预测建模 (CPM),一种机器学习技术,对寿命人类连接体项目-衰老 (HCP-A) 数据集 (n=579).
- 评估了使用跨验证的预测模型,对整个群体进行交叉验证,并分别对每个性别进行评估.
- 专注于基于任务的关联记忆扫描,以获得最佳模型性能.
主要成果:
- 整组模型预测了短期记忆性能,准确度在 ρ = 0.210.45.5 之间.
- 性别特定的模型揭示了男性和女性不同的基于连接体的预测因素.
- 妇女的记忆得分由DMN活动更强烈地预测,而男性的得分是由视觉网络活动预测的. 女性显示出更大的DMN分离,而男性显示出更多的视觉网络分离.
结论:
- 女性和男性在记忆任务中招募不同的神经电路.
- 妇女越来越多地依赖DMN来回忆记忆,这可能会导致她们患阿尔茨海默病的风险更高,进展更快.
- 这些发现突出了潜在的记忆功能和AD风险的性别特异的神经机制.
