NeuroImage：白质微结构差异是影响动态网络组织和认知表现随年龄变化的基础
2021-04-26 MedSci原创 MedSci原创
白质网络组织中的个体差异与网络聚类和α、高γ谱带中的效率相关，并且功能网络动力学部分解释了老年人在认知控制性能方面的个体差异。
随着我们日常生活中的信息和事件变化越来越快，控制分心的影响以及在不同认知任务之间切换的能力从未像现在这样重要。衰老尤其影响这些控制过程。然而，老年人的认知存在显著的个体间差异，一些个体随着年龄的增长表现出强烈的认知衰退，而另一些个体则保持着与年轻人相似的认知表现。到目前为止，与年龄相关的大脑结构变化对大脑网络的时间动态的影响，以及它如何影响认知表现，可以为老年人个体差异的神经基础提供重要的见解。越来越多的证据表明，预防痴呆症的最佳策略是在衰老过程中保持认知能力，这就需要确定老年时期保持认知能力的决定因素。
老年人的认知轨迹差异很大，而导致这些差异的神经机制仍然知之甚少。Hinault T等通过将白质微观结构对大脑区域之间快速有效沟通的任务相关组织的影响联系起来，研究了老年人的认知变异性。研究结果发表在NeuroImage杂志。
该研究探讨了全脑微结构网络测量和动态功能网络组织之间的相互作用，作为健康老年人认知变异性的潜在来源，试图提供线索，说明哪些网络属性负责老年人更好的认知。
实验范式。红色条表示动态连接分析滑动窗口的开始时间(工作记忆提示开始前-500ms)和结束时间(工作记忆提示开始后1500ms)。
[A]年轻人和老年人在维护(Hold，实线)或更新(Flip，虚线)提示后的α聚类和高γ效率度量。年龄组之间的显著差异(p<0.05)用红框标出(聚类:年轻人200-400ms和老年人900-1100ms;效率:青年人500-700毫秒)。[B]年轻人和老年人在更新(Flip)和维持(Hold)提示之间的α聚类和高γ效率指标(带有标准错误)的差异。各组的显著差异用红框标出。
在Desikan图谱的每个节点上，年轻人和老年人的α聚类系数和高γ效率在Flip和Hold线索上存在显著差异。大小和颜色指示节点值，显示更新相关的缩减(蓝色，Flip<Hold)的α聚类和高γ效率，主要是在年轻人，更新相关的增加(红色，Flip>Hold)和高γ效率，主要在老年人。[B]在年轻人和老年人中，来自右IFG和枕叶的α和高γ网络耦合中，Flip和Hold线索的显著差异。抛在保持红色显示和Flip<Hold用紫色表示。[C]年轻人和老年人的结构连接矩阵，Desikan地图集中连接每个区域的平均FA值。
[A]老年人的α聚类和高γ效率任务相关效应与行为表现的相关性。在显示更新相关调节的时间窗口中，增加的Flip-Hold差异(即与年轻人不太相似)与更大的行为干扰(较低的抑制控制)有关。[B]基于结构网络聚类的数据驱动子组定义的脑电图数据集的子组差异。[C]基于结构网络聚类的数据驱动子组定义的MEG数据集的子组差异。显著差异突出显示，*p<0.05, **p<0.01, ***p<0.001
该研究表明，考虑动态M/EEG网络特征及其与其他成像模式的关联，对于理解老年人的认知控制变异性至关重要。研究了任务相关的动态网络活动是否会受到个体结构网络特性的严重影响，并可能部分解释了没有已知临床显著神经病理的老年人的认知控制表现。为此，采用了多模态方法(EEG, MEG, DTI数据)。应用图论分析来量化个体结构网络聚类水平及其与动态功能网络的关系，这些关系是在完成一项专门设计用于参与认知控制过程的算术任务时观察到的。事实上，算术活动涉及许多认知过程，尤其是认知控制和之前使用该任务的研究表明，认知控制网络的激活是一致的，并且与外部认知控制任务存在相关性。没有年龄差距在一个单独的测试基本的算术技能,连同一个年龄差距的存在在算法性能干扰任务,符合保存以前的观测的结晶在健康知识老化,但认知下降的控制过程。在老年人中，较低的结构聚类与功能网络任务相关动态的聚类和效率的变化有关，与较低的时间窗网络指标的稳定性有关，而与较年轻的个体相比，结构网络特征更相似。这些差异还与认知表现的个体差异有关。此外，利用Cam-CAN数据集在独立样本中对结果进行交叉验证，对这些结论的可靠性提供了重要的确认。
该研究使用扩散张量成像和脑电图，表明白质网络组织中的个体差异与网络聚类和α、高γ谱带中的效率相关，并且功能网络动力学部分解释了老年人在认知控制性能方面的个体差异。具有较高结构网络聚类和较低结构网络聚类的老年人在与任务相关的网络动力学和认知性能方面存在差异。通过在独立数据集中研究脑磁图网络，证实了这些发现。这种个体差异的多模态大脑连接框架提供了关于白质微结构差异如何构成动态网络组织和认知表现中与年龄相关的变异性基础的整体说明。
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