在多中心阿尔茨海默病和轻度认知障碍队列中,对大脑网络动态的能量景观分析
Rixing Jing1, Peng Li2, Kun Zhao3
1School of Instrument Science and Opto-Electronics Engineering, Beijing Information Science and Technology University, Beijing, 100192, China.
Biological psychiatry
|August 3, 2025
概括
阿尔茨海默病 (AD) 和轻度认知障碍 (MCI) 显示出异常的大脑动态,状态过渡更频繁,大脑网络不太稳定. 这些变化的动态与认知能力下降相关,这表明它们是AD的关键生物标志物.
科学领域:
- 神经科学是一个神经科学.
- 大脑动力学 大脑动力学
- 认知障碍 认知障碍是一种认知障碍.
背景情况:
- 动态功能连接显示了在阿尔茨海默病 (AD) 和轻度认知障碍 (MCI) 中识别大脑功能障碍的前景.
- 对全脑动态的有限理解阻碍了对AD和MCI认知缺陷的理解.
研究的目的:
- 在AD,MCI和正常对照 (NC) 个体的大规模网络中调查全脑动态.
- 识别和量化大脑状态,它们的过渡,以及它们与认知功能和大脑结构的关系.
主要方法:
- 能源景观分析应用于来自多中心队列的静止状态fMRI数据 (516 NC, 404 AD, 441 MCI).
- 识别和量化主要的大脑状态,包括大小,持续时间和过渡模式.
主要成果:
- 与NC相比,患有AD和MCI的个体在主要大脑状态,异常状态持续时间和大脑状态大小之间过度频繁的过渡.
- 主要大脑状态之间的直接过渡与认知能力和结构特征有负相关.
- 异常的大脑动态,以不太稳定的状态和更频繁的过渡为特征,在AD和MCI患者中观察到.
结论:
- 改变的大脑网络动态是AD和MCI的重要特征.
- 大脑状态动态可能成为阿尔茨海默病的关键生物内型.
- 这些发现为AD和MCI中的大脑网络动态提供了新的见解,可能有助于理解和干预.
