बड़े पैमाने के मस्तिष्क नेटवर्कों में रिडंडेंसी द्वारा नेटवर्क नियंत्रणीयता में उम्र से संबंधित अंतर कम हो जाते हैं

सार: उम्र बढ़ने के साथ मस्तिष्क की टोपोलॉजी में बड़े बदलाव आते हैं। मस्तिष्क नेटवर्कों के मजबूत नियंत्रण को बनाए रखने के लिए मस्तिष्क जिन तंत्रों द्वारा टोपोलॉजी में उम्र से जुड़े बदलावों को कम करता है, वे अज्ञात हैं। यहाँ हम संरचनात्मक मस्तिष्क नेटवर्कों की औसत नियंत्रणीयता में उम्र से जुड़े अंतरों, इन अंतरों को कम करने वाली टोपोलॉजिकल विशेषताओं और संज्ञानात्मक कार्य पर इसके समग्र प्रभाव का अध्ययन करने के लिए संज्ञानात्मक रूप से स्वस्थ प्रतिभागियों (n = 480, ages 40–90) के diffusion MRI डेटा का उपयोग करते हैं। हम नियंत्रण केंद्रों (कंट्रोल हब्स) और बड़े पैमाने के नेटवर्कों में, विशेष रूप से frontoparietal control और default mode networks के भीतर, औसत नियंत्रणीयता में उम्र से संबंधित गिरावट पाते हैं। इसके अलावा, हम पाते हैं कि रिडंडेंसी (रिज़र्व का एक परिकल्पित तंत्र, जिसे नेटवर्क के भीतर बहु-चरणीय पथों के मूल्यांकन के माध्यम से मापा जाता है) औसत नेटवर्क नियंत्रणीयता पर टोपोलॉजिकल अंतरों के प्रभावों को कम करती है। अंततः, हम यह पाते हैं कि औसत नेटवर्क नियंत्रणीयता, रिडंडेंसी, और grey matter volume, प्रत्येक विशिष्ट रूप से संज्ञानात्मक कार्य के प्रिडिक्टिव मॉडलों में योगदान करते हैं। संक्षेप में, हमारे परिणाम स्वस्थ उम्र बढ़ने (healthy-aging) में मस्तिष्क नेटवर्कों के मजबूत नियंत्रण और संज्ञानात्मक कार्य के लिए रिडंडेंसी के महत्व को रेखांकित करते हैं।