RESUMO
BACKGROUND: Coordinated patterns of gray matter morphology can be represented as networks, and network disruptions may explain cognitive dysfunction related to multiple sclerosis (MS). OBJECTIVE: To investigate whether single-subject gray matter network properties are related to impaired cognition in MS. METHODS: We studied 148 MS patients (99 female) and 33 healthy controls (HC, 21 female). Seven network parameters were computed and compared within MS between cognitively normal and impaired subjects, and associated with performance on neuropsychological tests in six cognitive domains with regression models. Analyses were controlled for age, gender, whole-brain gray matter volumes, and education level. RESULTS: Compared to MS subjects with normal cognition, MS subjects with cognitive impairment showed a more random network organization as indicated by lower lambda values (all p < 0.05). Worse average cognition and executive function were associated with lower lambda values. Impaired information processing speed, working memory, and attention were associated with lower clustering values. CONCLUSION: Our findings indicate that MS subjects with a more randomly organized gray matter network show worse cognitive functioning, suggesting that single-subject gray matter graphs may capture neurological dysfunction due to MS.
Assuntos
Disfunção Cognitiva/fisiopatologia , Função Executiva/fisiologia , Substância Cinzenta/patologia , Esclerose Múltipla/patologia , Esclerose Múltipla/fisiopatologia , Rede Nervosa/patologia , Adulto , Disfunção Cognitiva/etiologia , Feminino , Substância Cinzenta/diagnóstico por imagem , Humanos , Imageamento por Ressonância Magnética , Masculino , Pessoa de Meia-Idade , Esclerose Múltipla/complicações , Esclerose Múltipla/diagnóstico por imagem , Rede Nervosa/diagnóstico por imagemRESUMO
Cognitive decline is a frequent but undervalued aspect of multiple sclerosis (MS). Currently, it remains unclear what the strongest determinants of cognitive dysfunction are, with grey matter damage most directly related to cognitive impairment. Multi-parametric studies seem to indicate that individual factors of MS-pathology are highly interdependent causes of grey matter atrophy and permanent brain damage. They are associated with intermediate functional effects (e.g. in functional MRI) representing a balance between disconnection and (mal) adaptive connectivity changes. Therefore, a more comprehensive MRI approach is warranted, aiming to link structural changes with functional brain organization. To better understand the disconnection syndromes and cognitive decline in MS, this paper reviews the associations between MRI metrics and cognitive performance, by discussing the interactions between multiple facets of MS pathology as determinants of brain damage and how they affect network efficiency.
Declínio cognitivo é uma situação frequente mas ainda pouco compreendida na esclerose múltipla (EM). Atualmente, não são totalmente conhecidos os principais determinantes da disfunção cognitiva na doença, tendo sido apontadas fortes associações entre danos à substância cinzenta e declínio cognitivo. Estudos multiparamétricos mostram que os diferentes fatores patológicos da EM participam como causas interdependentes de atrofia da substância cinzenta e dano cerebral permanente. Eles são associados a efeitos funcionais intermediários (detectados por RM funcional) representando um equilíbrio entre desconexão cerebral e alterações (mal) adaptativas. Portanto, uma abordagem de imagem mais abrangente é necessária, com o objetivo de encontrar associações entre alterações estruturais e a organização funcional cerebral. Para melhor compreender o declínio cognitivo na EM, esse artigo propões uma revisão dos principais métodos de imagem por RM e suas correlações com função cognitiva, discutindo as múltiplas faces patológicas da EM e seu impacto na eficiência das redes neurais.
Assuntos
Humanos , Mapeamento Encefálico , Cognição , Imagem de Tensor de Difusão , Neuroimagem Funcional , Esclerose MúltiplaRESUMO
Cognitive decline is a frequent but undervalued aspect of multiple sclerosis (MS). Currently, it remains unclear what the strongest determinants of cognitive dysfunction are, with grey matter damage most directly related to cognitive impairment. Multi-parametric studies seem to indicate that individual factors of MS-pathology are highly interdependent causes of grey matter atrophy and permanent brain damage. They are associated with intermediate functional effects (e.g. in functional MRI) representing a balance between disconnection and (mal) adaptive connectivity changes. Therefore, a more comprehensive MRI approach is warranted, aiming to link structural changes with functional brain organization. To better understand the disconnection syndromes and cognitive decline in MS, this paper reviews the associations between MRI metrics and cognitive performance, by discussing the interactions between multiple facets of MS pathology as determinants of brain damage and how they affect network efficiency.
Declínio cognitivo é uma situação frequente mas ainda pouco compreendida na esclerose múltipla (EM). Atualmente, não são totalmente conhecidos os principais determinantes da disfunção cognitiva na doença, tendo sido apontadas fortes associações entre danos à substância cinzenta e declínio cognitivo. Estudos multiparamétricos mostram que os diferentes fatores patológicos da EM participam como causas interdependentes de atrofia da substância cinzenta e dano cerebral permanente. Eles são associados a efeitos funcionais intermediários (detectados por RM funcional) representando um equilíbrio entre desconexão cerebral e alterações (mal) adaptativas. Portanto, uma abordagem de imagem mais abrangente é necessária, com o objetivo de encontrar associações entre alterações estruturais e a organização funcional cerebral. Para melhor compreender o declínio cognitivo na EM, esse artigo propões uma revisão dos principais métodos de imagem por RM e suas correlações com função cognitiva, discutindo as múltiplas faces patológicas da EM e seu impacto na eficiência das redes neurais.