Brain health

Une étude apporte d’importantes avancées dans les connaissances en démontrant la compensation neuronale dans un cerveau vieillissant en bonne santé


Dans une étude récemment publiée vie électronique Sur un serveur de pré-impression, les chercheurs ont réalisé une imagerie par résonance magnétique fonctionnelle (IRMf) par voxel du cerveau entier pour identifier les régions du cerveau présentant des types fonctionnels de compensation. Ils ont également étudié les changements neurophysiologiques qui maintiennent la fonction cognitive chez les personnes âgées.

Étude : Preuve neuronale de compensation fonctionnelle de l’intelligence fluide au cours du vieillissement en bonne santé. Source de l'image : LightField Studios/Shutterstock.com
étude: Preuve neuronale d’une compensation fonctionnelle de l’intelligence fluide au cours du vieillissement en bonne santé. Source de l’image : LightField Studios/Shutterstock.com

*Rappel important: préimpression Publie un rapport scientifique préliminaire qui n’a pas été évalué par des pairs et ne doit donc pas être considéré comme concluant, un rapport visant à guider la pratique clinique/le comportement lié à la santé, ou considéré comme une information établie.

arrière-plan

Les mécanismes de compensation fonctionnelle liés à l’âge sont controversés dans la neurobiologie cognitive du vieillissement en bonne santé, selon laquelle les personnes âgées augmentent l’activité cérébrale pour compenser le déclin cognitif. Cependant, il n’est pas certain qu’une activité cérébrale supplémentaire contribue aux performances cognitives. La neuroimagerie montre que le cerveau humain peut s’adapter à la perte de tissus en augmentant l’activité cérébrale pour maintenir la fonction cognitive. L’âge affecte également l’intelligence fluide (une compétence cognitive).

À propos de l’étude

Dans cette étude, les chercheurs ont utilisé les données IRMf d’un test d’intelligence fluide pour identifier les régions cérébrales impliquées dans la compensation fonctionnelle et comprendre la réponse du cerveau à la perte de tissu. Ils ont également exploré la relation entre les changements liés à l’âge dans l’activation cérébrale et les performances cognitives, en particulier dans les tâches d’intelligence fluide.

L’équipe a analysé les données de 223 participants adultes à l’étude du Cambridge Center for Neuroscience of Aging (Cam-CAN) pour examiner la relation entre l’âge, les performances cognitives et les modèles d’activation cérébrale. Les participants étaient âgés de 19 à 87 ans, parlaient couramment l’anglais, étaient en bonne santé mentale et physique, et excluaient ceux présentant des contre-indications à l’IRM, de mauvais scores au mini-examen de l’état mental (MMSE) et des déficiences psychiatriques, médicales, visuelles ou auditives.

L’équipe a réalisé une neuroimagerie fonctionnelle et structurelle pour étudier la relation entre l’âge, les performances cognitives et les modèles d’activation cérébrale. Ils ont effectué une tâche de résolution de problèmes basée sur un test modifié d’intelligence de Cartell Culture Fair au cours de l’IRMf. Ils ont scanné les participants au cours d’une tâche d’intelligence fluide Cattell, complétant des énigmes à deux niveaux de difficulté pour déterminer si les régions compensatoires candidates présentaient des preuves de compensation multivariée.

La variable dépendante était la différence d’activation fonctionnelle de l’IRM entre les blocs de tâches difficiles et faciles. L’équipe a utilisé le décodage bayésien multivarié (MVB) pour explorer le rôle des modèles multivoxels dans la fourniture de données supplémentaires liées à la difficulté des tâches. Ils ont prédit que les régions associées à la compensation fonctionnelle disposeraient de davantage de données pertinentes sur les tâches liées à l’âge. MVB est utilisé pour identifier les régions disposant de données multivariées supplémentaires et prendre en charge la compensation de type fonctionnel, qui implique une activité cérébrale accrue pour soutenir la fonction cognitive en réponse à la perte de tissu.

Pour déterminer les modèles d’activation cérébrale, l’équipe a superposé des tests cartographiques pour tester les effets positifs de l’âge et des performances sur la fonction cérébrale, évalués à l’aide de contrastes difficiles et faciles. Ils ont effectué l’analyse en utilisant une régression multiple, avec des tracés d’activation reflétant les effets uniques de chaque régression. L’équipe a répété plusieurs régressions après avoir mis à l’échelle les effets de l’activation du cartel en estimant l’amplitude de fluctuation de l’état de repos (RSFA) de chaque région d’intérêt (ROI) sur la base des analyses indépendantes de l’état de repos de chaque participant.

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L’équipe a analysé les données des participants à l’aide de la fonction Boxcar et de la fonction de réponse hémodynamique du mappage paramétrique statistique (SPM) pour adapter un modèle pour chaque voxel. Ils ont défini le retour sur investissement compensatoire fonctionnel, le cortex cunéiforme et le cortex frontal via une approche bayésienne empirique. Ils ont standardisé les variables d’âge et de performance comportementale et les ont traitées comme des prédicteurs linéaires.

résultat

L’activité corticale cunéiforme bilatérale a augmenté avec la performance et l’âge des problèmes difficiles et faciles, même après ajustement pour les différences liées à l’âge dans la réactivation cérébrovasculaire. La région cuneale montre des données multivariées soutenant la compensation fonctionnelle et la possibilité que les modèles d’activation améliorés par l’âge fournissent des données non redondantes sur le travail MDN au-delà de ce qui est généralement activé au cours de la tâche.

Une tâche de cartel modifiée a montré une baisse des performances comportementales liée à l’âge lors des analyses IRMf. Il existait une forte corrélation entre l’IRMf réalisée il y a un à trois ans et les mesures standard de performance des tâches de Cattell. Une activation bilatérale des régions du réseau à demandes multiples (MDN) a été observée, notamment le sillon intrapariétal, le gyrus frontal moyen/inférieur, les zones corticales cingulaires antérieures, l’insula antérieure et les zones corticales temporales occipitales latérales et ventrales, probablement en raison de la tâche. Types visuels tels que résolution de problèmes et intelligence fluide.

Les augmentations d’activité liées à l’âge dans le gyrus médiofrontal, le précuneus et les zones motrices supplémentaires étaient positivement associées à la performance dans les régions présentant une activité plus élevée dans les tâches difficiles et faciles.

Deux régions du cerveau, à savoir le cortex cunéilatéral bilatéral et la région corticale frontale, présentaient des représentations spatialement superposées et un effet positif de l’âge, suggérant des réponses compensatoires liées à l’âge. Cependant, les régions frontales présentaient des effets additifs des deux variables étudiées, tandis que les régions cunéennes présentaient des signes d’interaction. Des recherches ont montré que l’âge affecte considérablement les performances, dans la mesure où les personnes âgées s’engagent dans des schémas compensatoires.

en conclusion

Dans l’ensemble, les résultats suggèrent que les personnes âgées en bonne santé compensent l’intelligence fluide en augmentant le recrutement du cortex cunéilatéral bilatéral lors des tâches de résolution de problèmes visuels. Cette compensation permet au cerveau de réagir à la perte de tissus en améliorant la fonction cognitive, appelée compensation fonctionnelle. L’intelligence fluide, qui consiste à résoudre des problèmes abstraits, décline avec l’âge. L’implication du MDN dans les tâches d’intelligence fluide a tendance à diminuer avec l’âge. La région cunéenne pourrait jouer un rôle de compensation fonctionnelle et son activation augmente avec l’âge.

*Rappel important: préimpression Publie un rapport scientifique préliminaire qui n’a pas été évalué par des pairs et ne doit donc pas être considéré comme concluant, un rapport visant à guider la pratique clinique/le comportement lié à la santé, ou considéré comme une information établie.



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