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Conectividad funcional estática y efectiva dinámica en personas con Síndrome de Down en relación con el rendimiento cognitivo

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Universitat de Barcelona. Departament de Psicologia Social i Psicologia Quantitativa

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[spa] ANTECEDENTES: El Síndrome de Down (SD) es una alteración génetica que causa discapacidad intelectual. Se han realizado pocos estudios sobre conectividad funcional y dinámica utilizando señales de fMRI (Imagen de Resonancia Magnética Funcional) en estado de reposo, específicamente, sobre la estructura y densidad relevante de la red por defecto en estado de reposo (DMN). Aunque se ha informado de datos sobre este tema en individuos adultos con SD (edad > 45 años), no se han estudiado las propiedades de la DMN en individuos jóvenes con SD. De igual manera, los indicadores de complejidad en el campo de la conectividad funcional y su posible relación con variables del funcionamiento cognitivo son escasos. Por otro lado, de acuerdo a las pruebas emergentes se sugiere que la red de conectividad funcional no sea un proceso estático en el tiempo, sino una conectividad dinámica que muestra los cambios en los patrones de actividad neuronal a lo largo del tiempo de registro. EL PROPÓSITO de esta tesis de doctorado es en principio, estimar la red de conectividad funcional, posteriormente; analizar cómo algunos indicadores de complejidad estimados en las subáreas que constituyen la DMN son predictores del resultado neuropsicológico para evaluar el rendimiento cognitivo y finalmente, utilizar los modelos de ecuaciones estructurales (SEM), para estimar los componentes dinámicos de la red de conectividad efectiva a través de los efectos (recursivos y no recursivos) entre las regiones de interés (ROIs), teniendo en cuenta cómo se comporta la conectividad dinámica efectiva en personas con SD en comparación con un grupo de control de la población en general (edad < 36 años). MÉTODO: Se reclutó una muestra de 22 jóvenes con SD entre 16 y 35 años (M = 25,5 y SD = 5,1) en varios centros para personas con discapacidad intelectual (ID). Además de los datos sociodemográficos,  se evalúo con las pruebas Kaufman Brief Test of Intelligence (KBIT) y Frontal Assessment Battery (FAB), posteriormente se grabó una sesión de fMRI en estado de resposo durante un período de seis
 


minutos con un escáner 3.T Philips Ingenia. Un grupo de control de 22 personas, emparejadas por edad y sexo, fue obtenido del Proyecto Conectoma Humano (para comparar las propiedades de las redes entre los grupos), luego se hizo un análisis estadístico que incluyera una parte de la DMN con 6 ROI´s. Los resultados: por un lado, se obtuvieron los valores de las 48 ROI que configuraron la DMN, y se estimaron los gráficos de conectividad para cada sujeto, el gráfico de conectividad promedio para cada grupo, la agrupación, los efectos significativos en las ROI y la red de conectividad funcional promedio. Se encontraron diferencias significativas de los indicadores de complejidad entre los grupos: el grupo control mostró menos complejidad y menos varianza de las distribuciones de estos indicadores que el grupo con SD, sin embargo; el grupo con SD mostró relaciones signficativas y negativas entre algunos indicadores de algunas de las redes de la DMN con las puntuaciones de desempeño cognitivo. También se encontró que los patrones de conectividad dinámica son diferentes en ambos grupos, las redes de las personas con SD son más complejas y con efectos más significativos y dinámicos asociados con la ROI 3 y 4 relacionadas con áreas parietales superiores en ambos hemisferios cerebrales como eje de asociación e integración funcional. Conclusiones: Se identificó una mayor densidad de activación en el grupo SD en las redes DMN ventral, sensoriomotora y visual, aunque en el marco de una amplia variabilidad de patrones de conectividad en comparación con la red del grupo de control, lo cual amplía nuestra comprensión del patrón de las redes de conectividad funcional y la variabilidad intrasujeto en SD. Además, en cuanto a la conectividad efectiva dinámica, el grupo con SD se caracterizó por tener redes DMN más complejas y con una relación inversa entre la complejidad y el rendimiento cognitivo según las estimaciones de los parámetros negativos. Por tanto, se hace evidente que la correcta clasificación de estos grupos, especialmente en competencia cognitiva, es un buen paso inicial para proponer un biomarcador en el estudio de la complejidad de la red.

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[eng] BACKGROUND: Down Syndrome (DS) is a genetic disorder that causes intellectual disability. Few studies have been conducted on functional and dynamic connectivity using fMRI (Functional Magnetic Resonance Imaging) signals in the resting state, specifically on the relevant structure and density of the default network in the resting state (DMN). Although data on this topic have been reported in adult individuals with DS (age > 45 years), the properties of DMN in young individuals with DS have not been studied. Similarly, indicators of complexity in the field of functional connectivity and its possible relationship to variables of cognitive functioning are scarce. On the other hand, according to emerging evidence, it is suggested that the network of functional connectivity is not a static process in time, but dynamic connectivity that shows changes in the patterns of neuronal activity over the time of recording. The purpose of this PhD thesis is, in principle, to estimate the functional connectivity network, later on; to analyze how some indicators of complexity estimated in the subareas that constitute the DMN are predictors of neuropsychological outcome to assess cognitive performance and finally, to use structural equation models (SEM), to estimate the dynamic components of the effective connectivity network through the effects (recursive and non-recursive) between the regions of interest (ROIs), taking into account how effective dynamic connectivity behaves in people with DS compared to a control group of the general population (age < 36 years). Method: A sample of 22 young people with DS between 16 and 35 years old (M = 25.5 and DS = 5.1) was recruited in various centres for people with intellectual disabilities (ID). In addition to the sociodemographic data, they were evaluated with the Kaufman Brief Test of Intelligence (KBIT) and Frontal Assessment Battery (FAB), and then an fMRI session was recorded in a resting state for six minutes with a 3.T Philips Ingenia scanner. A control group of 22 people, matched by age and sex, was obtained from the Human Connectome Project (to
 


compare the properties of the networks between the groups), then statistical analysis was done that included a part of the DMN with 6 ROI's. The results: on the one hand, the values of the 48 ROI that configured the DMN were obtained, and the connectivity graphs for each subject, the average connectivity graph for each group, the grouping, the significant effects on the ROI and the average functional connectivity network were estimated. Significant differences in complexity indicators were found between the groups: the control group showed less complexity and less variance in the distributions of these indicators than the group with DS, however; the group with DS showed significant and negative relationships between some indicators of some of the DMN networks with cognitive performance scores. It was also found that the patterns of dynamic connectivity are different in both groups; the networks of people with DS are more complex and with more significant and dynamic effects associated with ROI 3 and 4 related to upper parietal areas in both brain hemispheres as an axis of association and functional integration. Conclusions: A higher density of activation was identified in the SD group in the ventral, sensorimotor and visual DMN networks, although within a wide variability of connectivity patterns compared to the control group's network, which broadens our understanding of the pattern of functional connectivity networks and the intra-subject variability in SD. Furthermore, in terms of dynamic effective connectivity, the SD group was characterized by more complex DMN networks and an inverse relationship between complexity and cognitive performance according to estimates of negative parameters. Therefore, it becomes evident that the correct classification of these groups, especially in cognitive competence, is a good initial step to propose a biomarker in the study of network complexity.

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cc by-nc-nd (c) Figueroa Jiménez, María Dolores, 2022

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Tesis Doctorals - Departament - Psicologia Social i Psicologia Quantitativa

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Conectividad funcional estática y efectiva dinámica en personas con Síndrome de Down en relación con el rendimiento cognitivo