Brain dynamic functional connectivity in patients with disorders of consciousness
Creators
- 1. Fundación para la Lucha contra las Enfermedades Neurológicas de la Infancia
- 2. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
Description
Ever since the proposal that brain activity is organized into networks of coherent activity in the framework of functional connectivity (FC, [1]), a great amount of research has been conducted to characterize these networks, their inter-relations, and their differential participation in sensory-motor and cognitive processes, as well as their alteration in brain states such as pathological diseases, sleep, etc. The main techniques to study FC are functional magnetic resonance imaging (fMRI) and positron emition tomography (PET), but it has also been described using other techniques, such as MEG and EEG [2]. The classic approach to obtain FC networks is to calculate the correlation between the low-pass filtered time series of brain nodes (i.e., voxels, anatomical areas, etc.) along the scanning period. In this way the studies on FC commonly assume a rather static correlation pattern. Although such studies unraveled important features of brain large-scale functioning, FC is in fact highly variable in time and across subjects [3]. Recent work digs deeper into this variability and brings up important caveats to many previous assumptions. For instance, new findings suggest that networks may reorganize in time, weakening their intra-network connectivity strengh and enforcing the inter-network connectivities, and that there may exist discrete states of multistability over time [4]. In the present work the dynamic functional connectivity was analyzed in a group of patients with disorders of consciousness (DOC) as well as in healthy subjects, during a resting state (RS) fMRI paradigm. The correlation matrices (R) between predefined brain areas were obtained in sequential time windows. The temporal variability of different metrics of the R matrices was examined. Furthermore, main components (i.e., hidden states of frequent brain configurations) were identified from DOC or Control groups' R temporal series by employing singular value decomposition (SVD). SVD is a dimensionality reduction technique that allows for obtaining a latent correlation structure model, and has been previously applied by Leonardi et al. [5] to RS fMRI data. In the present work we investigated whether the main SVD components differ between DOC and Control groups and in which temporal manner. Preliminary results show that the main components present dissimilarities between the groups in specific brain areas. Furthermore, the temporal variation of the largest eigenvalue (that is interpreted as the collective motion of all areas) of the R matrices is different in DOC compared to Control group. The results may contribute to the understanding of the process of consciousness in so far as brain dynamic functionality and have potential impact in the understanding of consciousness disorder.
Translated Descriptions
Translated Description (Arabic)
منذ اقتراح تنظيم نشاط الدماغ في شبكات من النشاط المتماسك في إطار الاتصال الوظيفي (FC، [1])، تم إجراء قدر كبير من الأبحاث لوصف هذه الشبكات وعلاقاتها المتبادلة ومشاركتها التفاضلية في العمليات الحسية الحركية والمعرفية، وكذلك تغييرها في حالات الدماغ مثل الأمراض المرضية والنوم وما إلى ذلك. التقنيات الرئيسية لدراسة FC هي التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) والتصوير المقطعي بالإصدار البوزيتروني (PET)، ولكن تم وصفها أيضًا باستخدام تقنيات أخرى، مثل MEG و EEG [2]. يتمثل النهج الكلاسيكي للحصول على شبكات FC في حساب العلاقة بين السلسلة الزمنية المصفاة ذات التمرير المنخفض للعقد الدماغية (أي الفوكسيلات، والمناطق التشريحية، وما إلى ذلك) على طول فترة المسح. وبهذه الطريقة، تفترض الدراسات على FC عادة وجود نمط ارتباط ثابت إلى حد ما. على الرغم من أن مثل هذه الدراسات كشفت عن ميزات مهمة لأداء الدماغ على نطاق واسع، إلا أن FC في الواقع متغير للغاية في الوقت وعبر الموضوعات [3]. يتعمق العمل الأخير في هذا التباين ويطرح محاذير مهمة للعديد من الافتراضات السابقة. على سبيل المثال، تشير النتائج الجديدة إلى أن الشبكات قد تعيد التنظيم في الوقت المناسب، مما يضعف قوة الاتصال داخل الشبكة ويفرض الاتصالات بين الشبكات، وأنه قد تكون هناك حالات منفصلة من الاستقرار المتعدد بمرور الوقت [4]. في العمل الحالي، تم تحليل الاتصال الوظيفي الديناميكي في مجموعة من المرضى الذين يعانون من اضطرابات الوعي (DOC) وكذلك في الأشخاص الأصحاء، خلال نموذج الرنين المغناطيسي الوظيفي في حالة الراحة (RS). تم الحصول على مصفوفات الارتباط (R) بين مناطق الدماغ المحددة مسبقًا في فترات زمنية متتالية. تم فحص التباين الزمني للمقاييس المختلفة لمصفوفات R. علاوة على ذلك، تم تحديد المكونات الرئيسية (أي الحالات الخفية لتكوينات الدماغ المتكررة) من السلسلة الزمنية DOC أو مجموعات التحكم R من خلال استخدام تحلل القيمة المفردة (SVD). SVD هي تقنية تقليل الأبعاد التي تسمح بالحصول على نموذج بنية الارتباط الكامنة، وقد تم تطبيقها سابقًا بواسطة Leonardi et al. [5] على بيانات RS fMRI. في العمل الحالي، تحققنا مما إذا كانت مكونات SVD الرئيسية تختلف بين DOC ومجموعات التحكم وبأي طريقة زمنية. تظهر النتائج الأولية أن المكونات الرئيسية تمثل اختلافات بين المجموعات في مناطق معينة من الدماغ. علاوة على ذلك، فإن التباين الزمني لأكبر قيمة ذاتية (التي يتم تفسيرها على أنها الحركة الجماعية لجميع المناطق) لمصفوفات R يختلف في DOC مقارنة بمجموعة التحكم. قد تساهم النتائج في فهم عملية الوعي من حيث الوظيفة الديناميكية للدماغ ويكون لها تأثير محتمل في فهم اضطراب الوعي.Translated Description (French)
Depuis la proposition selon laquelle l'activité cérébrale est organisée en réseaux d'activité cohérente dans le cadre de la connectivité fonctionnelle (FC, [1]), de nombreuses recherches ont été menées pour caractériser ces réseaux, leurs interrelations, et leur participation différentielle aux processus sensori-moteurs et cognitifs, ainsi que leur altération dans des états cérébraux tels que les maladies pathologiques, le sommeil, etc. Les principales techniques pour étudier la FC sont l'imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) et la tomographie par émission de positons (TEP), mais elle a également été décrite en utilisant d'autres techniques, telles que le MEG et l'EEG [2]. L'approche classique pour obtenir des réseaux FC consiste à calculer la corrélation entre les séries temporelles filtrées passe-bas des nœuds cérébraux (c.-à-d. voxels, zones anatomiques, etc.) le long de la période de balayage. De cette façon, les études sur la FC supposent généralement un modèle de corrélation plutôt statique. Bien que de telles études aient révélé des caractéristiques importantes du fonctionnement à grande échelle du cerveau, la FC est en fait très variable dans le temps et entre les sujets [3]. Des travaux récents approfondissent cette variabilité et soulèvent d'importantes réserves à de nombreuses hypothèses antérieures. Par exemple, de nouveaux résultats suggèrent que les réseaux peuvent se réorganiser dans le temps, affaiblissant leur connectivité intra-réseau et renforçant les connectivités inter-réseaux, et qu'il peut exister des états discrets de multistabilité au fil du temps [4]. Dans le présent travail, la connectivité fonctionnelle dynamique a été analysée dans un groupe de patients atteints de troubles de la conscience (DOC) ainsi que chez des sujets sains, au cours d'un paradigme d'IRMf à l'état de repos (RS). Les matrices de corrélation (R) entre les zones cérébrales prédéfinies ont été obtenues dans des fenêtres temporelles séquentielles. La variabilité temporelle des différentes métriques des matrices R a été examinée. En outre, les principaux composants (c.-à-d. les états cachés des configurations cérébrales fréquentes) ont été identifiés à partir de la série temporelle R du COD ou des groupes témoins en utilisant la décomposition en valeurs singulières (SVD). La SVD est une technique de réduction de la dimensionnalité qui permet d'obtenir un modèle de structure de corrélation latente, et a été précédemment appliquée par Leonardi et al. [5] aux données IRMf RS. Dans le présent travail, nous avons cherché à savoir si les principaux composants SVD diffèrent entre les groupes DOC et Control et de quelle manière temporelle. Les résultats préliminaires montrent que les principales composantes présentent des dissemblances entre les groupes dans des zones cérébrales spécifiques. En outre, la variation temporelle de la plus grande valeur propre (qui est interprétée comme le mouvement collectif de toutes les zones) des matrices R est différente dans le DOC par rapport au groupe témoin. Les résultats peuvent contribuer à la compréhension du processus de la conscience dans la mesure où la fonctionnalité dynamique du cerveau et avoir un impact potentiel sur la compréhension du trouble de la conscience.Translated Description (Spanish)
Desde la propuesta de que la actividad cerebral se organiza en redes de actividad coherente en el marco de la conectividad funcional (FC, [1]), se ha llevado a cabo una gran cantidad de investigaciones para caracterizar estas redes, sus interrelaciones y su participación diferencial en procesos sensorio-motores y cognitivos, así como su alteración en estados cerebrales como enfermedades patológicas, sueño, etc. Las principales técnicas para estudiar la FC son la resonancia magnética funcional (fMRI) y la tomografía por emisión de positrones (PET), pero también se ha descrito utilizando otras técnicas, como MEG y EEG [2]. El enfoque clásico para obtener redes de FC es calcular la correlación entre las series temporales filtradas de paso bajo de los nodos cerebrales (es decir, vóxeles, áreas anatómicas, etc.) a lo largo del período de escaneo. De esta manera, los estudios sobre FC comúnmente asumen un patrón de correlación bastante estático. Aunque tales estudios desentrañaron características importantes del funcionamiento cerebral a gran escala, la FC es, de hecho, muy variable en el tiempo y entre sujetos [3]. El trabajo reciente profundiza en esta variabilidad y plantea importantes advertencias a muchas suposiciones anteriores. Por ejemplo, los nuevos hallazgos sugieren que las redes pueden reorganizarse a tiempo, debilitando su fortaleza de conectividad dentro de la red y haciendo cumplir las conectividades entre redes, y que pueden existir estados discretos de multiestabilidad a lo largo del tiempo [4]. En el presente trabajo se analizó la conectividad funcional dinámica en un grupo de pacientes con trastornos de la conciencia (DOC) así como en sujetos sanos, durante un paradigma de resonancia magnética funcional en estado de reposo (RS). Las matrices de correlación (R) entre áreas cerebrales predefinidas se obtuvieron en ventanas de tiempo secuenciales. Se examinó la variabilidad temporal de diferentes métricas de las matrices R. Además, los componentes principales (es decir, los estados ocultos de las configuraciones cerebrales frecuentes) se identificaron a partir de las series temporales R de DOC o de los grupos de control mediante el empleo de la descomposición de valores singulares (SVD). SVD es una técnica de reducción de dimensionalidad que permite obtener un modelo de estructura de correlación latente, y ha sido aplicada previamente por Leonardi et al. [5] a los datos de RS fMRI. En el presente trabajo investigamos si los principales componentes de SVD difieren entre los grupos DOC y Control y de qué manera temporal. Los resultados preliminares muestran que los componentes principales presentan diferencias entre los grupos en áreas específicas del cerebro. Además, la variación temporal del mayor valor propio (que se interpreta como el movimiento colectivo de todas las áreas) de las matrices R es diferente en DOC en comparación con el grupo de control. Los resultados pueden contribuir a la comprensión del proceso de la conciencia en la medida en que la funcionalidad dinámica del cerebro tenga un impacto potencial en la comprensión del trastorno de la conciencia.Files
1471-2202-15-S1-P105.pdf
Files
(213.3 kB)
| Name | Size | Download all |
|---|---|---|
|
md5:1c2512c4f163527535835bb902b1d6d3
|
213.3 kB | Preview Download |
Additional details
Additional titles
- Translated title (Arabic)
- الترابط الوظيفي الديناميكي للدماغ في المرضى الذين يعانون من اضطرابات الوعي
- Translated title (French)
- Connectivité fonctionnelle dynamique cérébrale chez les patients présentant des troubles de la conscience
- Translated title (Spanish)
- Conectividad funcional dinámica cerebral en pacientes con trastornos de la conciencia
Identifiers
- Other
- https://openalex.org/W2119505632
- DOI
- 10.1186/1471-2202-15-s1-p105
References
- https://openalex.org/W1976623182
- https://openalex.org/W2012423033
- https://openalex.org/W2061564920
- https://openalex.org/W2131181615