三重网络的异常休息状态有效连接预测男性吸烟动机
Mengzhe Zhang1, Jieping Sun1, Qiuying Tao1
1Department of Magnetic Resonance Imaging, The First Affiliated Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, China.
Frontiers in psychiatry
|September 2, 2025
概括
在烟草使用障碍 (TUD) 中发现了大脑网络连接的改变,特别是在突出网络 (SN) 中. 这些变化预测了与身体依赖相关的吸烟动机,为TUD干预提供了潜在的生物标志物.
科学领域:
- 神经科学
- 大脑成像
- 关于成的研究
背景情况:
- 在烟草使用障碍 (TUD) 中,大脑网络连接的确切变化,特别是突出网络 (SN),中央执行网络 (CEN) 和默认模式网络 (DMN) 尚不清楚.
- 了解这些神经生物学特征对于开发针对性治疗TUD至关重要.
研究的目的:
- 在TUD患者中调查SN,CEN和DMN内部和之间因果关系的变化.
- 确定这些改变的有效连接是否可以预测吸烟动机,特别是与身体依赖相关的方面.
主要方法:
- 从男性吸烟者 (n=93) 和非吸烟者 (n=55) 获取休息状态功能性MRI (rs- fMRI) 数据.
- 对 rs-fMRI 数据应用了动态因果建模 (DCM),以分析七个关键网络枢纽之间的有效连接 (EC).
- 为了评估EC对吸烟动机的预测能力,使用了一次性交叉验证 (LOO).
主要成果:
- 烟草使用障碍 (TUD) 个体在突出网络 (SN) 中表现出减少的外部有效连接性.
- 在EC的异常特点是默认模式网络 (DMN) 和中央执行网络 (CEN) 之间的不协调切换,insula作为关键枢纽.
- 从右背侧前额皮层 (R-DLPFC) 和中侧前额皮层 (MPFC) 增加的EC与由身体依赖驱动的更高的吸烟动机有关.
结论:
- 这项研究揭示了TUD三重网络中的异常因果连接,揭示了吸烟行为的神经机制.
- 这些发现表明,来自网络的指标可以作为TUD的潜在生物标志物.
- 这些见解可能有助于识别吸烟动机和调整干预措施的个体差异.
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