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Accès ouvert déclaré 2024 article

Enhancing cognitive performance prediction by white matter hyperintensity connectivity assessment

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Rattachement africain : de, nl, us, at, ch, sg, ca, gb, cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

White matter hyperintensities of presumed vascular origin (WMH) are associated with cognitive impairment and are a key imaging marker in evaluating brain health. However, WMH volume alone does not fully account for the extent of cognitive deficits and the mechanisms linking WMH to these deficits remain unclear. Lesion network mapping (LNM) enables us to infer if brain networks are connected to lesions and could be a promising technique for enhancing our understanding of the role of WMH in cognitive disorders. Our study employed LNM to test the following hypotheses: (i) LNM-informed markers surpass WMH volumes in predicting cognitive performance; and (ii) WMH contributing to cognitive impairment map to specific brain networks. We analysed cross-sectional data of 3485 patients from 10 memory clinic cohorts within the Meta VCI Map Consortium, using harmonized test results in four cognitive domains and WMH segmentations. WMH segmentations were registered to a standard space and mapped onto existing normative structural and functional brain connectome data. We employed LNM to quantify WMH connectivity to 480 atlas-based grey and white matter regions of interest (ROI), resulting in ROI-level structural and functional LNM scores. We compared the capacity of total and regional WMH volumes and LNM scores in predicting cognitive function using ridge regression models in a nested cross-validation. LNM scores predicted performance in three cognitive domains (attention/executive function, information processing speed, and verbal memory) significantly better than WMH volumes. LNM scores did not improve prediction for language functions. ROI-level analysis revealed that higher LNM scores, representing greater connectivity to WMH, in grey and white matter regions of the dorsal and ventral attention networks were associated with lower cognitive performance. Measures of WMH-related brain network connectivity significantly improve the prediction of current cognitive performance in memory clinic patients compared to WMH volume as a traditional imaging marker of cerebrovascular disease. This highlights the crucial role of network integrity, particularly in attention-related brain regions, improving our understanding of vascular contributions to cognitive impairment. Moving forward, refining WMH information with connectivity data could contribute to patient-tailored therapeutic interventions and facilitate the identification of subgroups at risk of cognitive disorders.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Enhancing cognitive performance prediction by white matter hyperintensity connectivity assessment
Date Crossref
14/10/2024
Éditeur
Oxford University Press (OUP)
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Universität Hamburg pays non établi dans la notice
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  • University Medical Center Hamburg-Eppendorf Department of Neurology pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • University Medical Center Utrecht Department of Neurology and Neurosurgery pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • University of California Department of Neurology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Utrecht University pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • LMU Klinikum pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Institut für Schlaganfall- und Demenzforschung pays non établi dans la notice
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  • Ludwig-Maximilians-Universität München pays non établi dans la notice
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  • Medical University of Graz Department of Neurology pays non établi dans la notice
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  • University of Basel Medical Image Analysis Center (MIAC) and Department of Biomedical Engineering pays non établi dans la notice
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  • Raffles Institution pays non établi dans la notice
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  • National University Health System Aging and Cognition Center pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Universität Hamburg, Department of Neurology — University Medical Center Hamburg-Eppendorf et Department of Neurology and Neurosurgery — University Medical Center Utrecht, avec 9 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

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