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J-GLOBAL ID:202202268925779202   整理番号:22A1020085

主観的認知低下における個々の形態ネットワークのリッチクラブ組織障害【JST・京大機械翻訳】

Rich-Club Organization Disturbances of the Individual Morphological Network in Subjective Cognitive Decline
著者 (5件):
資料名:
巻: 14  ページ: 834145  発行年: 2022年 
JST資料番号: U7056A  ISSN: 1663-4365  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: スイス (CHE)  言語: 英語 (EN)
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背景:主観的認知低下(SCD)はAlzheimer病(AD)の前臨床段階であると考えられる。しかし,SCDの個人における形態学的ネットワークの豊富な組織についてはあまり知られていない。方法:本研究は,Alzheimer病神経イメージングイニシアティブ(ADNI)データベースからのSCDの53人の個人と54人のよくマッチした健常対照者(HC)を含んだ。個々のレベルの脳形態学的ネットワークを,地域の灰白質体積の分布におけるJensen-Shannon距離ベースの類似性を推定することによって構築した。次に,Rich-clb特性を検出し,続いて統計的比較を行った。【結果】形態学的ネットワーク(正規化されたリッチ-clb係数>1)の特徴的リッチ-clb組織を,閾値の範囲の下でSCDとHC群の両方で観察した。SCD群は,HC群と比較して,減少した正常化した富裕係数を示した。SCD群は,HC群(強度:HC=79.93,SCD=74.37,p=0.028,等級:HC=85.28,SCD=79.34,p=0.027)より,強度低下およびリッチ-clb結合の程度を示した。面白いことに,SCD群はHC群(強度:HC=1982.16,SCD=203.38,p=0.036)より局所接続の強度の増加を示した。結論:SCDの個人における形態学的ネットワークのRich-clb組織障害は,豊富なclbと末梢領域の間の明確なパターンを明らかにする。この変質した富裕組織パターンは,SCDの根底にある機構への新しい洞察を提供し,ADの前臨床段階での予防戦略の調査に使用できる。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (3件):
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神経系の疾患  ,  中枢神経系  ,  神経系の診断 
引用文献 (33件):
  • Bloom G. S. (2014). Amyloid-β and tau: the trigger and bullet in Alzheimer disease pathogenesis. JAMA Neurol. 71 505-508. doi: 10.1001/jamaneurol.2013.5847
  • Buckley R. F., Maruff P., Ames D., Bourgeat P., Martins R. N., Masters C. L., et al (2016). Subjective memory decline predicts greater rates of clinical progression in preclinical Alzheimer’s disease. Alzheimer’s Dementia 12 796-804. doi: 10.1016/j.jalz.2015.12.013
  • Cao R., Wang X., Gao Y., Li T., Zhang H., Hussain W., et al (2020). Abnormal anatomical rich-club organization and structural-functional coupling in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease. Front. Neurol. 11:53. doi: 10.3389/fneur.2020.00053
  • Chen H., Huang L., Yang D., Ye Q., Guo M., Qin R., et al (2019). Nodal global efficiency in front-parietal lobe mediated periventricular white matter hyperintensity (Pwmh)-related cognitive impairment. Front. Aging Neurosci. 11:347. doi: 10.3389/fnagi.2019.00347
  • Chen H., Li W., Sheng X., Ye Q., Zhao H., Xu Y., et al (2021). Machine learning based on the multimodal connectome can predict the preclinical stage of Alzheimer’s disease: a preliminary study. Eur. Radiol. 32 448-459. doi: 10.1007/s00330-021-08080-9
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