在成年人中使用7T fMRI和多维素模式分类来绘制与酒精有关的大脑连接的高分辨率映射

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 成研究 研究成研究
• 神经成像是一种神经成像.

背景情况:

• 酒精消费会破坏大脑网络的相互作用,特别是突出网络 (SN),默认模式网络 (DMN) 和前端对象网络 (FPN).
• 关于使用先进的成像技术在酒精使用范围内的连接变化如何发生的研究有限.

研究的目的:

• 为了确定与不同程度的酒精消费相关的独特的大脑连接模式.
• 用超高场MRI和机器学习来区分沉重,中度和不饮酒的成年人之间的神经特征.

主要方法:

• 分析了7个特斯拉休息状态fMRI数据,来自69名成年人,分为重度 (HA),中度 (MA) 和非使用者 (NA).
• 利用多变量模式分析 (MVPA) 和基于种子的分析来评估SN,DMN和FPN内部和之间的功能连接.
• 使用阿肯巴赫自我报告 (ASR) 和SSAGA量化酒精消费,通过邦费罗尼校正测试分析群体差异.

主要成果:

• 与非使用者相比,酒精使用者表现出更强的网络内部和网络间功能合.
• MVPA确定了独特的超连接特征,将HA与MA组区分开来.
• 沉重的酒精使用者显示,上侧尾皮质和前皮质之间的连接性减少,以及涉及轨道前皮质和语言区域的低连接性.

结论:

• 独特的功能连接配置文件可以区分成年人的酒精使用严重程度,由7TMRI和MVPA证明.
• 在三重网络中观察到的超连接性可能表明早期的神经功能重组或补偿机制.
• 研究结果支持使用高场神经成像和机器学习来识别酒精使用中风险和弹性的神经生物学标志物.