Dynamic Functional Connectivity between order and randomness and its evolution across the human adult lifespan

Battaglia, Demian; Boudou, Thomas; Hansen, Enrique C. A.; Lombardo, Diego; Chettouf, Sabrina; Daffertshofer, Andreas; McIntosh, Anthony R.; Zimmermann, Joelle; Ritter, Petra; Jirsa, Viktor K.

doi:10.1016/j.neuroimage.2020.117156

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“…Furthermore, these findings are consistent with a body of literature demonstrating NMDA receptor hypofunction in the cerebral cortex of the aging brain (Magnusson & Cotman, 1993;Piggott, Perry, Perry, & Court, 1992;Wenk, Walker, Price, & Cork, 1991). Therefore, these data suggest that the aging-related changes in network-level interactions observed in the cortex of this and previous studies (Andrews-Hanna et al, 2007;Battaglia et al, 2020;Tomasi & Volkow, 2012) may be, at least in part, caused by changes in NMDA receptor function.…”

Section: Implications For Agingsupporting

confidence: 91%

A novel dynamic network imaging analysis method reveals aging-related fragmentation of cortical networks in mouse

Llano

Fabrizio

et al. 2021

Network Neuroscience

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Network analysis of large-scale neuroimaging data is a particularly challenging computational problem. Here, we adapt a novel analytical tool, the community dynamic inference method (CommDy), for brain imaging data from young and aged mice. CommDy, which was inspired by social network theory, has been successfully used in other domains in biology; this report represents its first use in neuroscience. We used CommDy to investigate aging-related changes in network metrics in the auditory and motor cortices using flavoprotein autofluorescence imaging in brain slices and in vivo. We observed that auditory cortical networks in slices taken from aged brains were highly fragmented compared to networks observed in young animals. CommDy network metrics were then used to build a random-forests classifier based on NMDA-receptor blockade data, which successfully reproduced the aging findings, suggesting that the excitatory cortical connections may be altered during aging. A similar aging-related decline in network connectivity was also observed in spontaneous activity in the awake motor cortex, suggesting that the findings in the auditory cortex reflect general mechanisms during aging. These data suggest that CommDy provides a new dynamic network analytical tool to study the brain and that aging is associated with fragmentation of intracortical networks.

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Section: Implications For Agingsupporting

confidence: 91%

A novel dynamic network imaging analysis method reveals aging-related fragmentation of cortical networks in mouse

Llano

Fabrizio

et al. 2021

Network Neuroscience

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“…Most rsfMRI networks are fairly reproducible over time (Chou et al, 2012), thus reducing the impact of the time interval between both measurements. On the other hand, varying FC states can be observed even during the short scanning period (Hutchison et al, 2013;Allen et al, 2014;Preti et al, 2017;Battaglia et al, 2020), and this is further altered by execution of a task, such as subject's movement from MRI to TMS (Gonzalez-Castillo and Bandettini, 2018). Thus, also on a theoretical level, these factors again seem unlikely to explain deviating results.…”

Section: Discussionmentioning

confidence: 99%

No Impact of Functional Connectivity of the Motor System on the Resting Motor Threshold: A Replication Study

et al. 2021

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The physiological mechanisms of corticospinal excitability and factors influencing its measurement with transcranial magnetic stimulation are still poorly understood. A recent study reported an impact of functional connectivity (FC) between the primary motor cortex (M1) and the dorsal premotor cortex (PMd) on the resting motor threshold (RMT) of the dominant hemisphere. We aimed to replicate these findings in a larger sample of 38 healthy right-handed subjects with data from both hemispheres. Resting-state FC was assessed between the M1 and five a priori defined motor-relevant regions on each hemisphere as well as interhemispherically between both primary motor cortices. Following the procedure by the original authors, we included age, cortical gray matter volume, and coil-to-cortex distance (CCD) as further predictors in the analysis. We report replication models for the dominant hemisphere as well as an extension to data from both hemispheres and support the results with Bayes factors. FC between the M1 and the PMd did not explain the variability in the RMT, and we obtained moderate evidence for the absence of this effect. In contrast, CCD could be confirmed as an important predictor with strong evidence. These findings contradict the previously proposed effect, thus questioning the notion of the PMd playing a major role in modifying corticospinal excitability.

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“…Die Ergebnisse zeigen nicht nur deutliche Unterschiede der Korrelationsmuster zwischen den Hirnarealen (funktionelle Konnektivitätsdynamik), was eine dynamische Systembetrachtung des Gehirns nahelegt. Sie zeigen auch, dass die Veränderung der Konnektivitäten selbst eine relevante Information enthält, nämlich über die Flexibilität oder Rigidität der neuronalen Aktivität (Battaglia et al, 2020). Der Median der Korrelationswerte in den Zellen der Matrix kann sich von Matrix zu Matrix unterschiedlich stark verändern, was als jump length bezeichnet wird und angibt, wie schnell sich die neuronale Konnektivität in einem bestimmten Zeitraum (hier in der Periode des resting state) verändert.…”

Section: Neuronale Aktivierungsmuster Bei Depressionunclassified

“…Korreliert man die Matrizen selbst untereinander, so entsteht eine Matrix der funktionellen Konnektivitätsdynamik (FCD), die eine Information über Ähnlichkeit oder Unähnlichkeit von Zeitabschnitten enthält (Zeit x Zeit-Matrix; Deco et al, 2013). Jump length und FCD können als Masse neuronaler Rigidität und Flexibilität interpretiert werden (Hansen et al, 2015;Battaglia et al, 2020 dass die Sprunglänge in einem deutlichen (negativen) Zusammenhang mit Depressivität steht: höhere BDI-Werte (BDI-II: Beck Depression Inventory II; Hautzinger et al, 2009) korrespondieren mit niedrigeren Sprunglängen der neuronalen Konnektivität, mit einer Korrelation von -.474 (p=.007; korrigiert mit False Discovery Rate: p=.017). Ein ähnlicher negativer Zusammenhang zwischen neuronaler Flexibilität und Psychopathologie liegt auch für andere klinische Beeinträchtigungen wie Angst und Stress (beide erhoben mit den Depressions-Angst-Stress-Skalen; Nilges & Essau, 2015) sowie für die Zwangsskala des SCL-90 (Glöckner-Rist & Stieglitz, 2012) vor.…”

Section: Neuronale Aktivierungsmuster Bei Depressionunclassified

Depression – ein komplexes dynamisches System

Schiepek¹

2020

PTW

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Der vorliegende Beitrag befasst sich mit neueren Befunden zur Depressionsforschung, vor allem zur psychotherapeutischen Behandlung von Depression. Auf Wunsch der Redaktion sollte damit auch eine Synopse der wissenschaftlichen und praktischen Entwicklungen gegeben werden, die am Institut für Synergetik und Psychotherapieforschung der Paracelsus Medizinischen Privatuniversität Salzburg und der kooperierenden Forschergruppen stattfinden. Ein Schwerpunkt liegt in der Personalisierung der Psychotherapie und betrifft sowohl neuere Methoden der Fallkonzeption (z.B. idiografische Systemmodellierung und deren computerbasierte Visualisierung) als auch Verfahren des hochfrequenten Prozessmonitorings und Prozessfeedbacks. Hierfür wurde das Internetund App-basierte Synergetische Navigationssystem (SNS) entwickelt und erprobt. Die Verläufe der Psychotherapie depressiver Patient*innen zeigen diskontinuierlich Sprünge dynamischer Muster (sogenannte Ordnungsübergänge), die von einer erhöhten kritischen Instabilität (dynamische Komplexität) und zeitlich begrenzter Synchronisation der Items eines Prozessbogens eingeleitet werden. Erhöhte kritische Instabilität ist zudem prädiktiv für besseren Therapieerfolg. In einer Studie an komorbid depressiven Patient*innen mit Zwangsstörungen wurde deutlich, dass sich neben klinischen Verbesserungen auch die funktionelle Konnektivitätsdynamik neuronaler Netze verändert. Wiederholte fMRT-Scans zeigten, dass Flexibilität und Fluidität der Neurodynamik mit der Psychopathologie (z.B. Depressionsintensität, BDI) negativ assoziiert sind, aber im Verlauf von Psychotherapie zunehmen. Abschliessend erfolgt eine Einschätzung von Möglichkeiten, nichtinvasive Neurostimulation mit Psychotherapie zu kombinieren.

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Dynamic Functional Connectivity between order and randomness and its evolution across the human adult lifespan

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A novel dynamic network imaging analysis method reveals aging-related fragmentation of cortical networks in mouse

A novel dynamic network imaging analysis method reveals aging-related fragmentation of cortical networks in mouse

No Impact of Functional Connectivity of the Motor System on the Resting Motor Threshold: A Replication Study

Depression – ein komplexes dynamisches System

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