A doença de Parkinson (DP) é caracterizada pela sobreposição de sintomas motores, neuropsiquiátricos e cognitivos. O pior desempenho em um domínio está associado ao pior desempenho nos outros domínios. A análise de comunalidade (CA) é um método de particionamento de variância em regressão múltipla, usado para separar a influência específica e comum de preditores colineares. Aplicamos, pela primeira vez, a CA ao conectoma funcional para investigar a conectividade neural comum e única subjacente à interface dos domínios dos sintomas em 74 indivíduos com DP não demente. As bordas foram modeladas em função dos escores motores, cognitivos e neuropsiquiátricos globais. A CA foi realizada, produzindo medidas da contribuição única e comum dos domínios dos sintomas. Intervalos de confiança de inicialização foram usados para determinar a precisão das estimativas e comparar diretamente cada coeficiente de semelhança. O modelo geral identificou uma rede com o núcleo caudado como um hub. O comprometimento neuropsiquiátrico foi responsável pela conectividade no cingulado caudado-dorsal anterior e nos circuitos parietais pré-frontal-direito dorsolateral dorsolateral direito direito, enquanto a conectividade pré-frontal medial caudado refletiu um efeito único do comprometimento neuropsiquiátrico e cognitivo. A conectividade Caudate-precuneus foi explicada pela influência única e compartilhada dos sintomas neuropsiquiátricos e cognitivos. Por fim, a conectividade cortical posterior refletia uma interação dos efeitos únicos e comuns de cada domínio dos sintomas. Mostramos que a CA pode determinar a quantidade de variação no conectoma que é única e compartilhada entre sintomas motores, neuropsiquiátricos e cognitivos na DP, melhorando assim nossa capacidade de interpretar os dados e obtendo uma nova visão das redes na interface desses domínios de sintomas. (...)
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| FIGURA 1- Três esferas distintas, mas sobrepostas (neuropsiquiátricas, cognição, motor) na DP. Na interface desses domínios, pode existir um subconjunto de conexões que pode ser explicado por uma combinação de contribuições únicas (U1, U2, U3) e compartilhadas (C1, C2, C3, C4) de cada domínio de sintoma |
Em conclusão, este manuscrito representa a primeira aplicação de CA ao conectoma funcional. Demonstramos que esse método pode determinar a quantidade de variação no conectoma que é única e compartilhada entre sintomas motores, neuropsiquiátricos e cognitivos, melhorando assim nossa capacidade de interpretar os dados e obter uma nova visão sobre a fisiopatologia da DP. Entre esses resultados, vários recursos importantes emergem. Especificamente, consistente com a literatura anterior, encontramos evidências de que o núcleo caudado é um importante hub na rede subjacente à interface desses domínios de sintomas. Mostramos que na DP, a conectividade parietal inferior caudada-dACC, DLPFC caudada à direita e DLPFC direita à direita é impulsionada principalmente por sintomas neuropsiquiátricos, medidos pelo MBI-C. Isso tem implicações clínicas potencialmente importantes, sugerindo que o MBI-C pode ser uma ferramenta de triagem mais sensível para detectar alterações precoces de conectividade patológica nesses circuitos de funcionamento executivo em comparação com o MoCA. Também mostramos que a conectividade cortical posterior representa uma interação complexa de comprometimentos neuropsiquiátricos, cognitivos e motores. A análise de semelhança fornece um interrogatório detalhado sobre esse circuito, permitindo uma compreensão da representação única e comum dos domínios dos sintomas. Mostramos que, embora os resultados possam ser influenciados pela resolução da parcela cerebral, muitas consistências permanecem. Trabalhos futuros com subgrupos refinados de pacientes podem complementar e aprimorar esses achados. Finalmente, esse método analítico pode ser adaptado a outros grupos de pacientes com domínios de sintomas correlacionados. Original em inglês, tradução Google, revisão Hugo. Fonte: Wiley.
