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J-GLOBAL ID：202202269619623298   整理番号：22A1176902

アルツハイマー病における三重ネットワーク動的接続研究【JST・京大機械翻訳】

A Triple-Network Dynamic Connection Study in Alzheimer’s Disease

著者 (7件)： Meng Xianglian (School of Computer Information and Engineering, Changzhou Institute of Technology, Changzhou, China) ,  Wu Yue (School of Computer Information and Engineering, Changzhou Institute of Technology, Changzhou, China) ,  Liang Yanfeng (School of Basic Medical Sciences, Jiamusi University, Jiamusi, China) ,  Zhang Dongdong (School of Basic Medical Sciences, Jiamusi University, Jiamusi, China) ,  Xu Zhe (School of Computer Information and Engineering, Changzhou Institute of Technology, Changzhou, China) ,  Yang Xiong (School of Computer Information and Engineering, Changzhou Institute of Technology, Changzhou, China) ,  Meng Li (School of Physics, Engineering and Computer Science, University of Hertfordshire, Hatfield, United Kingdom)
資料名： Frontiers in Psychiatry (Web)  (Frontiers in Psychiatry (Web))
巻： 13  ページ： 862958  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7095A  ISSN： 1664-0640  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)

抄録/ポイント： Alzheimer病(AD)は,大規模な脳ネットワークの異常な組織化と機能と関連していた。25のAD,60の軽度認知障害(MCI)および60の認知正常(CN)被験者において,顕著性ネットワーク(SN),中央実行ネットワーク(CEN),およびデフォルトモードネットワーク(DMN)から成る三重ネットワークを構築するために,グループ独立成分分析(ICA)を適用した。動的機能ネットワーク連結性(dFNC)を探索するために,k-平均クラスタリング(GDA-k-平均)に基づくグループICA解析を用いて,被験者における動的時変三重ネットワーク相互作用を研究した。3群(AD,MCI,CN)における脳状態特異的ネットワーク相互作用指数(平均NII)の平均はANOVA分析により有意差を示した。発見のロバスト性を検証するために,サポートベクトルマシン(SVM)を,分類する特徴として平均NII,性別および年齢を取った。この方法は,AD対CN,AD対MCI,およびMCI対CNを分類するとき,それぞれ95,94,および77%の精度値を得た。本研究では,三重ネットワークの機能的相互作用の動的特性がADの根底にある病態生理の研究に寄与することを示した。それは,ADの脳動態の調節異常に対する強い証拠を提供した。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  *ネットワーク ,  分散分析 ,  脳 ,  認識 ,  クラスタ化 ,  病態生理 ,  ロバスト性 ,  *Alzheimer病 ,  失認 ,  神経回路網 ,  サポートベクトルマシン ,  独立成分分析
準シソーラス用語： 被験者 ,  軽度認知障害 ,  神経ネットワーク ,  デフォルトモードネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アルツハイマー病 ,  大規模脳ネットワーク ,  三重ネットワーク ,  機能的連結性 ,  動的クロスネットワーク相互作用

分類 (2件)： 神経の基礎医学  (GN01020W) ,  中枢神経系  (EJ12030F)

引用文献 (53件)：

• Villain N, Dubois B. Alzheimer's disease including focal presentations. Semin Neurol. (2019) 39:213-26. doi: 10.1055/s-0039-1681041
• Zhong J, Ren X, Liu W, Wang S, Lv Y, Nie L, et al. Discovery of novel markers for identifying cognitive decline using neuron-derived exosomes. Front Aging Neurosci. (2021) 13:696944. doi: 10.3389/fnagi.2021.696944
• Jiao Z, Gao P, Ji Y, Shi H. Integration and segregation of dynamic functional connectivity states for mild cognitive impairment revealed by graph theory indicators. Contrast Media Mol Imaging. (2021) 2021:6890024. doi: 10.1155/2021/6890024
• Lee ES, Yoo K, Lee YB, Chung J, Lim JE, Yoon B, et al. Default mode network functional connectivity in early and late mild cognitive impairment: results from the Alzheimer's disease neuroimaging initiative. Alzheimer Dis Assoc Disord. (2016) 30:289-96. doi: 10.1097/WAD.0000000000000143
• Jiao Z JT, Zhang J, Shi H, Wu B, Zhang Y. Sparse structure deep network embedding for transforming brain functional network in early mild cognitive impairment classification. Int J Imaging Syst Technol. (2021) 31:13. doi: 10.1002/ima.22531

タイトルに関連する用語 (3件)： アルツハイマー病 ,  三重 ,  研究