MedElevator
Войти в исследования DOI 10.1101/2023.08.30.23294843
Характеристика расширенной языковой сети у лиц с множественным склерозом.
Аннотация
СПРАВОЧНАЯ ИНФОРМАЦИЯ: Лингвистическая дисфункция все чаще признается в качестве широко распространенной и ранее затронутой когнитивной области у лиц, имеющих MS. ЦЕЛИ: Разработка сетевой модели лингвистической дисфункции в РС.
МЕТОДЫ
Когнитивные данные и 3Т функционального и структурного МРТ мозга были получены от 54 пациентов MS и 54 пациентов, отвечающих требованиям здорового образа жизни (HC). Были рассчитаны функциональные сводные показатели (объективность, сегрегация, взаимозависимость, внутреннюю связь) расширенной языковой сети (ЭЛН) и определены метрики структурной съемки. Была проведена оценка групповых различий в подключении к ЭЛН. Была проведена оценка связей между подключением к ЭЛН и знанием языков; в группе MS для оценки взаимосвязей между мультимодальными нейроимизирующими элементами, вытекающими из языковой проблематики, и результатами работы по выполнению лингвистических задач использовался неконтролируемый подход к обучению.
РЕЗУЛЬТАТЫ
Группа MS выполняла худшие испытания на семантичность и быстрое автоматическое присвоение имени (p<0,005) по сравнению с HC. Что касается мер ЭЛН, то группа MS продемонстрировала более высокую степень подключения в рамках ЭЛН по сравнению с HC (p<0,05). Анализ основных компонентов (АОП) позволил получить скрытый компонент мультимодальных перевозок, который имеет уникальную корреляцию с языковыми характеристиками (p<0,05).
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Мы определили функциональные и структурные меры сетевого уровня для возможной характеристики лингвистической дисфункции в НР. Дальнейшие исследования с использованием этих характеристик могут выявить механизмы и прогнозы языковых дисфункций, характерных для НР.
Название и аннотация на языке оригинала
Characterizing the Extended Language Network in Individuals with Multiple Sclerosis.
BACKGROUND
Language dysfunction is increasingly recognized as a prevalent and early affected cognitive domain in individuals with MS.
OBJECTIVES
To establish a network-level model of language dysfunction in MS.
METHODS
Cognitive data and 3T functional and structural brain MRI were acquired from 54 MS patients and 54 matched healthy controls (HCs). Functional summary measures (anteriority, segregation, between-ness, within-ness) of the extended language network (ELN) were calculated and structural imaging metrics were derived. Group differences in ELN connectivity were evaluated. Associations between ELN connectivity and language performance were assessed; in the MS group, an unsupervised learning approach was used to assess relationships between multimodal neuroimaging features derived from language-related areas and performance on language tasks.
RESULTS
The MS group performed worse on semantic fluency and rapid automized naming tests (p<0.005) compared to HC. Regarding ELN measures, the MS group exhibited higher within-ELN connectivity than HCs (p<0.05). Principal component analysis (PCA) yielded a multimodal latent component that uniquely correlated with language performance (p<0.05).
CONCLUSION
We identified network-level functional and structural measures to potentially characterize language dysfunction in MS. Further studies leveraging these features may reveal mechanisms and predictors of language dysfunction specific to MS.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Ошибки и ограничения
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.
Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.