m+Medelevator.RU
← Поиск публикаций
Communications medicine · 2025

Нейроповеденческие механизмы страха и тревоги при множественном склерозе.

СтатьяНазвание и аннотация: Машинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Meyer-Arndt Lil, Rust Rebekka, Bellmann-Strobl Judith, Schmitz-Hübsch Tanja, Marko Lajos, Forslund Sofia, Scheel Michael, Gold Stefan M, Hetzer Stefan, Paul Friedemann, Weygandt Martin

Аннотация

ОКРУЖАЮЩАЯ СРЕДА: Тревога является распространенным явлением, но зачастую недостаточно диагностируемым и недостаточно обработанным коморбидом при множественном склерозе (МС). Хотя изменение обработки боязни является отличительной чертой беспокойства у других популяций, ее нейроповеденческие механизмы в MS по-прежнему плохо понимаются. В этом исследовании рассматривается вопрос о том, в какой степени нейроповеденческие механизмы обобщения страха усиливают тревогу в MS. Мы наняли 18 человек с MS (PwMS) и тревогой, 36 PwMS без беспокойства и 23 здоровых человека (HP). Участники завершили выполнение функционального МРТ (ФМР), опасаясь, что задача обобщения будет заключаться в оценке обработки и дистрибьюторского МРТ для структурного анализа на основе графиков.РЕЗУЛЬТАТЫ: В соответствии с выводами, сделанными в отношении населения, не относящегося к разряду МОС, PwMS с тревогой демонстрирует страх слишком общего характера, воспринимая не угрожающие стимулы как угрожающие. Модель машинного обучения, тренированная на HPs по методу перекрестного декодирования многовариантного анализа моделей (MVPA), точно предсказывает обобщение поведенческих страхов в обеих группах MS с использованием моделей реакции на весь мозг. Региональный прогноз FMRI и анализ структурных связей на основе графиков показывают, что активность реагирования на страх и структурная целостность сетей частично перекрывающихся районов, таких, как гиппокамп (для сравнения факторов, стимулирующих страх) и предыдущая инсула (для возбуждения страха), имеют решающее значение для обобщения НР. Сокращение целостности сети в таких регионах является непосредственным показателем обеспокоенности НР. ВЫВОДЫ: Наши выводы свидетельствуют о том, что обеспокоенность РС в значительной степени характеризуется чрезмерным распространением страха. Тот факт, что модель машинного обучения, обученная ассоциировать модели реагирования FMRI на страх с рейтингами страха в HPs, предсказывает рейтинги страха от данных FMRI в группах MS с использованием метода перекрестного декодирования MVPA, говорит о том, что общие механизмы обработки боязни в значительной степени способствуют беспокойству в MS.
Оригинал публикации

Neurobehavioral mechanisms of fear and anxiety in multiple sclerosis.

BACKGROUND: Anxiety is a common yet often underdiagnosed and undertreated comorbidity in multiple sclerosis (MS). While altered fear processing is a hallmark of anxiety in other populations, its neurobehavioral mechanisms in MS remain poorly understood. This study investigates the extent to which neurobehavioral mechanisms of fear generalization contribute to anxiety in MS.

METHODS: We recruited 18 persons with MS (PwMS) and anxiety, 36 PwMS without anxiety, and 23 healthy persons (HPs). Participants completed a functional MRI (fMRI) fear generalization task to assess fear processing and diffusion-weighted MRI for graph-based structural connectome analyses.

RESULTS: Consistent with findings in non-MS anxiety populations, PwMS with anxiety exhibit fear overgeneralization, perceiving non-threating stimuli as threatening. A machine learning model trained on HPs in a multivariate pattern analysis (MVPA) cross-decoding approach accurately predicts behavioral fear generalization in both MS groups using whole-brain fMRI fear response patterns. Regional fMRI prediction and graph-based structural connectivity analyses reveal that fear response activity and structural network integrity of partially overlapping areas, such as hippocampus (for fear stimulus comparison) and anterior insula (for fear excitation), are crucial for MS fear generalization. Reduced network integrity in such regions is a direct indicator of MS anxiety.

CONCLUSIONS: Our findings demonstrate that MS anxiety is substantially characterized by fear overgeneralization. The fact that a machine learning model trained to associate fMRI fear response patterns with fear ratings in HPs predicts fear ratings from fMRI data across MS groups using an MVPA cross-decoding approach suggests that generic fear processing mechanisms substantially contribute to anxiety in MS.

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты