1. Multimodal MRI cerebral correlates of verbal fluency switching and its impairment in women with depression
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Domain, L., Guillery, M., Linz, N., König, A., Batail, J.M., David, R., Corouge, I., Bannier, E., Ferré, J.C., Dondaine, T., Drapier, D., Robert, G.H., Centre Hospitalier Guillaume Régnier [Rennes], ki:elements [Saarbrücken], Spatio-Temporal Activity Recognition Systems (STARS), Inria Sophia Antipolis - Méditerranée (CRISAM), Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria), Cognition Behaviour Technology (CobTek), Université Nice Sophia Antipolis (1965 - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre Hospitalier Universitaire de Nice (CHU Nice)-Institut Claude Pompidou [Nice] (ICP - Nice)-Université Côte d'Azur (UCA), Département de Gérontologie [Nice], Hôpital Cimiez [Nice] (CHU), Neuroimagerie: méthodes et applications (EMPENN), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Inria Rennes – Bretagne Atlantique, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAL, IMAGE ET LANGAGE (IRISA-D6), Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Rennes (UR)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut de Recherche en Informatique et Systèmes Aléatoires (IRISA), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Bretagne Sud (UBS)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-CentraleSupélec-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-IMT Atlantique (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT), Lille Neurosciences & Cognition - U 1172 (LilNCog), Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-Université de Lille-Centre Hospitalier Régional Universitaire [Lille] (CHRU Lille), Fondation de l’Avenir (ET1-628)., Université Côte d'Azur (UCA)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS), COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Centre Hospitalier Universitaire de Nice (CHU Nice)-Institut Claude Pompidou [Nice] (ICP - Nice), Empenn, Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-SIGNAUX ET IMAGES NUMÉRIQUES, ROBOTIQUE (IRISA-D5), Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Université de Rennes (UNIV-RENNES)-CentraleSupélec-IMT Atlantique Bretagne-Pays de la Loire (IMT Atlantique), Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Université de Bretagne Sud (UBS)-Institut National des Sciences Appliquées - Rennes (INSA Rennes), Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Rennes (UNIV-RENNES)-École normale supérieure - Rennes (ENS Rennes)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université de Rennes 1 (UR1), Lille Neurosciences & Cognition - U 1172 (LilNCog (ex-JPARC)), and König, Alexandra
- Subjects
FWE, Familywise error rate ,FDR, false discovery rate ,ROI, region of interest ,Computer applications to medicine. Medical informatics ,R858-859.7 ,Major depressive disorder ,Neuropsychological Tests ,Verbal fluency ,[SCCO]Cognitive science ,VFT, verbal fluency tasks ,MDD, Major depressive disorder ,GLM, general linear model ,MRI, Magnetic Resonance neuroimaging ,CAT, Computational Anatomy Toolbox ,TIV, total intracranial volume ,Humans ,HC, healthy controls ,Automatic speech analysis ,RC346-429 ,TBSS, Tract-Based Spatial Statistics ,Cortical Thickness ,AES, Apathy Evaluation Scale ,MADRS, Montgomery Åsberg Depression Rating Scale ,FA, Fractional Anisotropy ,Depression ,JHU, John Hopkins University ,SPM, Statistical Parametric Mapping ,Brain ,Regular Article ,Fractional Anisotropy ,[SCCO] Cognitive science ,DSST, digit-symbol substitution test ,Magnetic Resonance Imaging ,White Matter ,CT, Cortical Thickness ,Semantics ,TMT-A & B, Trail Making Test ,MINI, Mini International Neuropsychiatric Interview ,Switching ,DSM-IV-TR, Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders ,Female ,Neurology. Diseases of the nervous system - Abstract
Highlights • There are no quantitative markers of major depression that associates with brain. • Switching strategy during verbal fluency can be calculated via machine learning. • Switching between semantic clusters is related to cognitive function in depression. • It is associated with cortical thickness in frontal, temporal and occipital regions. • It is associated with fractional anisotropy in right long antero-posterior tracts., Background The search of biomarkers in the field of depression requires easy implementable tests that are biologically rooted. Qualitative analysis of verbal fluency tests (VFT) are good candidates, but its cerebral correlates are unknown. Methods We collected qualitative semantic and phonemic VFT scores along with grey and white matter anatomical MRI of depressed (n = 26) and healthy controls (HC, n = 25) women. Qualitative VFT variables are the “clustering score” (i.e. the ability to produce words within subcategories) and the “switching score” (i.e. the ability to switch between clusters). The clustering and switching scores were automatically calculated using a data-driven approach. Brain measures were cortical thickness (CT) and fractional anisotropy (FA). We tested for associations between CT, FA and qualitative VFT variables within each group. Results Patients had reduced switching VFT scores compared to HC. Thicker cortex was associated with better switching score in semantic VFT bilaterally in the frontal (superior, rostral middle and inferior gyri), parietal (inferior parietal lobule including the supramarginal gyri), temporal (transverse and fusiform gyri) and occipital (lingual gyri) lobes in the depressed group. Positive association between FA and the switching score in semantic VFT was retrieved in depressed patients within the corpus callosum, right inferior fronto-occipital fasciculus, right superior longitudinal fasciculus extending to the anterior thalamic radiation (all p
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- 2022
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