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Das pathologische Gehirn ist durch verteilte morphologische oder strukturelle Veränderungen in der grauen Substanz gekennzeichnet, die dazu tendieren, identifizierbaren netzwerkartigen Mustern zu folgen. Wir haben die Muster untersucht, die durch diese Veränderungen (erhöhte und verringerte graue Substanzwerte, die mit der voxel-basierten Morphometrie-Technik festgestellt wurden) entstanden sind, und dabei eine umfassende transdiagnostische Suche nach voxel-basierten Morphometrie-Studien in einer Vielzahl von Gehirnerkrankungen durchgeführt. Wir haben eine innovative Methode entwickelt, um die Netzwerke zu konstruieren, die von den strukturell gemeinsam veränderten Hirnarealen gebildet werden, die als pathologische Muster struktureller Koalters sind, und um diese Muster mit drei verbundenen Typen von Konnektivitätsprofilen (funktional, anatomisch und genetisch) zu vergleichen. Unsere Studie liefert transdiagnostische Beweise dafür, dass strukturelle Koalters durch Konnektivitätsbeschränkungen beeinflusst werden, anstatt zufällig verteilt zu sein. Analysen zeigen, dass obwohl alle drei Arten von Konnektivität zusammenfassend die Form und die zeitliche Entwicklung der Koalterationsmuster gut mit statistischer Genauigkeit erklären und vorhersagen können, bietet die funktionale Konnektivität die beste Erklärung für die strukturelle Koalters, gefolgt von anatomischer und genetischer Konnektivität. Diese Ergebnisse werfen neues Licht auf die möglichen Mechanismen, die den neuropathologischen Prozessen zugrunde liegen, und eröffnen spannende Perspektiven im Streben nach einem besseren Verständnis von Gehirnerkrankungen.
Cauda et al. (Wed,) haben diese Frage untersucht.
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