Adăugați la Mendeley

conectivitate

Repere

Analiza multivariată poate fi utilizată pentru a clasifica supraponderalitatea de la persoanele cu greutate normală.

Conectivitatea anatomică a obținut o precizie de 97% în algoritmul de clasificare.

O conectivitate mai mare a fost observată în recompensa extinsă și regiunile somatosenzoriale.

Substanța cenușie morfologică a obținut o precizie de 69% în algoritmul de clasificare.

Au fost observate valori morfologice mai mici în regiunile rețelei extinse de recompensă.

Abstract

fundal

Modificările componentei hedonice ale comportamentelor ingestive au fost implicate ca un posibil factor de risc în fiziopatologia persoanelor supraponderale și obeze. Dovezile de neuroimagistică de la indivizi cu un indice de masă corporală în creștere sugerează modificări structurale, funcționale și neurochimice în rețeaua extinsă de recompensă și în rețelele asociate.

Pentru a aplica o analiză a modelului multivariat pentru a distinge greutatea normală și subiecții supraponderali pe baza măsurătorilor substanței albe și gri.

Metode

Imagini structurale (N = 120, supraponderal N = 63) și imagini tensor de difuzie (DTI) (N = 60, supraponderal N = 30) au fost obținute de la subiecți sănătoși de control. Pentru eșantionul total, vârsta medie pentru grupul supraponderal (femei = 32, bărbați = 31) a fost de 28,77 ani (SD = 9,76), iar pentru grupul normal de greutate (femei = 32, bărbați = 25) a fost de 27,13 ani (SD = 9,62 ). Segmentarea regională și parcelarea imaginilor creierului a fost efectuată folosind Freesurfer. Tractografia deterministă a fost efectuată pentru a măsura densitatea normală a fibrelor între regiuni. O abordare de analiză a modelelor multivariate a fost utilizată pentru a examina dacă măsurile cerebrale pot distinge supraponderalitatea de indivizii cu greutate normală.

Rezultate

1. Clasificarea substanței albe: Algoritmul de clasificare, bazat pe 2 semnături cu 17 conexiuni regionale, a obținut o precizie de 97% în discriminarea indivizilor supraponderali de indivizii cu greutate normală. Pentru ambele semnături ale creierului, s-a observat o conectivitate mai mare, indicată de densitatea crescută a fibrelor, la supraponderalitate comparativ cu greutatea normală între regiunile rețelei de recompensă și regiunile de control executiv, excitare emoțională și rețele somatosenzoriale. În schimb, modelul opus (scăderea densității fibrelor) a fost găsit între cortexul prefrontal ventromedial și insula anterioară și între talamus și regiunile rețelei de control executiv. 2. Clasificarea substanțelor gri: Algoritmul de clasificare, bazat pe 2 semnături cu 42 de caracteristici morfologice, a obținut o precizie de 69% în discriminarea supraponderalității față de greutatea normală. În ambele semnături ale creierului, regiunile recompensei, evidenței, controlului executiv și rețelelor de excitare emoțională au fost asociate cu valori morfologice mai mici la indivizii supraponderali comparativ cu indivizii cu greutate normală, în timp ce modelul opus a fost observat pentru regiunile rețelei somatosenzoriale.

Concluzii

1. O creștere a IMC (adică subiecții supraponderali) este asociată cu modificări distincte ale substanței cenușii și densității fibrelor din creier. 2. Algoritmii de clasificare pe baza conectivității substanței albe care implică regiuni ale recompensei și rețelelor asociate pot identifica ținte specifice pentru studii mecaniciste și dezvoltarea viitoare a medicamentelor care vizează un comportament anestezic anormal și în excesul de greutate/obezitate.

Anterior articolul emis Următorul articolul emis