NeuralCipher Araştırma özeti
Kaynak özetin Türkçe makine çevirisi. Klinik kullanım öncesinde özgün yayınla karşılaştırılmalı; hekim incelemesi değildir. cc by
Parkinson hastalığı (PD), motorik ve bilişsel işlevlerdeki ilerleyici bozukluklarla klinik olarak ortaya çıkan bir nörodejeneratif hastalıktır. Bu bozuklukların altında yatan patofizyolojik mekanizmaların, fonksiyonel sinir ağlarının çoklu kortikal ve subkortikal bölgelerdeki spatiyotemporal koordinasyonunda bir bozulmaya atfedilebileceğine inanılmaktadır. Mevcut soruşturma, dinamik fonksiyonel ağ bağlantısının (dFNC) geçici özelliklerinin veya ardışık desenlemesinin, normal biliş bozukluğu (PD-NC, n = 18), hafif bilişsel bozukluğu (PD-MCI, n = 15) ve yaşlı sağlıklı kontrol (HC, n = 22) bireyleri olan PD'li kişiler arasında doğru bir şekilde ayırt edip edemeyeceğini belirlemek için dinlenme durumu, fonksiyonel manyetik rezonans görüntüleme (rs-fMRI) kullandı. Sonuçlar, rs-fMRI taraması sırasında, tanımlanmış üç dFNC durumunun her birinde harcanan sürenin (konut zamanı) bu üç grup arasında farklılık gösterdiğini göstermiştir. PD-MCI grubundaki bireyler, hem PD-NC (p = 0.0226) hem de HC (p = 0.0027) kohortlarındaki katılımcılara göre düşük fonksiyonel ağ bağlantısı ile karakterize edilen bir dFNC durumunda önemli ölçüde daha fazla zaman geçirdiler ve hem PD-NC (p = 0.016) hem de HC (p = 0.0562) gruplarına göre, anti-korejik taloma-kortik bağlantı ile karakterize bir durumda daha az zaman geçirme eğilimindedirler. Sıralı desen madenciliği kullanan bir makine öğrenme yönteminin, dFNC durumlarının zamansal düzeninde belirgin sıralı desenleri ortaya çıkaran, 0.53 ila 0.80 arasında değişen orta derecede akkurasi olan gruplar arasında ayrım yaptığı da bulunmuştur. Bu bulgular, dFNC ve ardışık desen madenciliğinin potansiyelinin, PD ile yaşayan insanlar arasındaki bilişsel bozukluğun patofizyolojik temellerinin daha fazla araştırılması için ilgili yöntemler olarak altını çiziyor.
Özgün kaynak özetini okuyun
Parkinson's disease (PD) is a neurodegenerative disease which presents clinically with progressive impairments in motoric and cognitive functioning. Pathophysiologic mechanisms underlying these impairments are believed to be attributable to a breakdown in the spatiotemporal coordination of functional neural networks across multiple cortical and subcortical regions. The current investigation used resting state, functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) to determine whether the temporal characteristics or sequential patterning of dynamic functional network connectivity (dFNC) states could accurately distinguish among people with PD who had normal cognition (PD-NC, n = 18), those with PD who had mild cognitive impairment (PD-MCI, n = 15), and older-aged healthy control (HC, n = 22) individuals. Results indicated that the proportion of time during the rs-fMRI scan that was spent in each of three identified dFNC states (dwell time) differed among these three groups. Individuals in the PD-MCI group spent significantly more time in a dFNC state characterized by low functional network connectivity, relative to participants in both the PD-NC (p = 0.0226) and HC (p = 0.0027) cohorts and tend to spend less time in a state characterized by anti-correlated thalamo-cortical connectivity, relative to both the PD-NC (p = 0.016) and HC (p = 0.0562) groups. A machine-learning method using sequential pattern mining was also found to distinguish among the groups with moderate accuracies ranging from 0.53 to 0.80, revealing distinct sequential patterns in the temporal ordering of dFNC states. These findings underscore the potential of dFNC and sequential pattern mining as relevant methods for further exploration of the pathophysiologic underpinnings of cognitive impairment among people living with PD.
Bilimsel değerlendirme
Araştırma sorusu
Sorunun kapsamı orijinal çalışma üzerinden değerlendirilir.
Yöntem ve örneklem
Çalışma tasarımı ve örneklem için kaynak makaleyi kontrol edin.
Temel bulgular
Bu kayıt için editoryal olarak onaylanmış bulgu özeti henüz yayımlanmadı.
Sınırlılıklar
Sonuçların genellenebilirliği, yanlılık ve klinik anlamı ayrıca incelenmelidir.
Bibliyografik veriden yöntem, örneklem veya klinik sonuç çıkarımı yapılmaz.