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日本語AIでPubMedを検索

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Neural Plast..2020;2020:7839536. doi: 10.1155/2020/7839536.Epub 2020-06-29.

アルツハイマー病の進行における皮質ネットワークの機能的進化パターン。グラフに基づいた安静時fMRI研究

Functional Evolving Patterns of Cortical Networks in Progression of Alzheimer's Disease: A Graph-Based Resting-State fMRI Study.

  • Wei Li
  • Wen Wen
  • Xi Chen
  • BingJie Ni
  • Xuefeng Lin
  • Wenliang Fan
  • The Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
PMID: 32684923 PMCID: PMC7341396. DOI: 10.1155/2020/7839536.

抄録

ADは一般的な慢性進行性神経変性疾患である。しかし、ADの進行における脳の動的な縦断的変化の理解はいまだ大まかであり、時に矛盾することもある。本論文では、健常者と患者の異なるステージ(EMCI、LMCI、AD)での脳ネットワークを解析した。その結果、グローバルなネットワーク特性においては、ほとんどの違いは健常者と患者の間にしか存在せず、異なるステージの患者間ではほとんど発見されなかった。しかし、ほぼすべてのサブネットワーク特性において、異なるステージの患者間で有意な差が見られた。さらに、最も興味深い結果は、ADの進行に伴う皮質ネットワークの機能進化のパターンとして、「温度反転」と「単調な衰退」という2つの異なるパターンを発見したことですが、疾患の進行過程で観察される外部機能評価のような単調な衰退の傾向は見られませんでした。これらのサブネットワークは、ADの進行の中で同じ機能進化パターンを示していますが、自然界では同じ働き方をしているのではないかと推測されます。また、「温度反転」の進化パターンを持つサブネットワークは、ADの発症に特別な役割を果たしている可能性があります。

AD is a common chronic progressive neurodegenerative disorder. However, the understanding of the dynamic longitudinal change of the brain in the progression of AD is still rough and sometimes conflicting. This paper analyzed the brain networks of healthy people and patients at different stages (EMCI, LMCI, and AD). The results showed that in global network properties, most differences only existed between healthy people and patients, and few were discovered between patients at different stages. However, nearly all subnetwork properties showed significant differences between patients at different stages. Moreover, the most interesting result was that we found two different functional evolving patterns of cortical networks in progression of AD, named 'temperature inversion' and "monotonous decline," but not the same monotonous decline trend as the external functional assessment observed in the course of disease progression. We suppose that those subnetworks, showing the same functional evolving pattern in AD progression, may have something the same in work mechanism in nature. And the subnetworks with 'temperature inversion' evolving pattern may play a special role in the development of AD.

Copyright © 2020 Wei Li et al.