Preview

ПСИХИАТРИЯ

Расширенный поиск

Функциональная связанность в височных областях головного мозга и конверсия в болезнь Альцгеймера при мягком когнитивном снижении амнестического типа

https://doi.org/10.30629/2618-6667-2025-23-1-6-17

Аннотация

Обоснование: структурные и нейрохимические изменения височной доли и области височно-теменного стыка (В-ВТ) регистрируются не только при болезни Альцгеймера (БА), но и при мягком когнитивном снижении амнестического типа (аМКС). Исследований, сфокусированных на функциональных характеристиках указанных областей в свете процессов перехода к деменции, недостаточно. Цель исследования: поиск параметров функциональной связанности (ФС) в В-ВТ, отличающих пациентов с аМКС и последующей конверсией в БА от пациентов с аМКС в стабильном состоянии и лиц без когнитивного снижения. Пациенты, группа контроля и методы: пациенты с аМКС, которым по результатам катамнестического наблюдения был поставлен диагноз деменции при БА (конвертеры, n = 15), пациенты с аМКС и отсутствием клинически значимой динамики (n = 12) и здоровые люди без когнитивных расстройств (n = 29) обследованы методом функциональной магнитно-резонансной томографии покоя. Было проведено межгрупповое сравнение ФС между корковыми структурами внутри В-ВТ отдельно для каждого полушария (one-way ANCOVA; post hoc анализ с попарными сравнениями групп). Результаты: у конвертеров по сравнению с другими группами наблюдалась повышенная ФС между задними частями средней и нижней височных извилин левого полушария. ФС между указанными регионами обратно коррелировала с продуктивностью отсроченного воспроизведения слов (шкала MoCA) во всей выборке, однако данный результат не достигал статистической значимости (p = 0,055). Заключение: поскольку задние части средней и нижней височных извилин левого полушария важны для обеспечения слухоречевой памяти и хранения связанных со словом зрительных образов, соответственно, обнаруженная нейрофизиологическая особенность будущих конвертеров может быть признаком начавшегося патологического процесса и/или проявлением компенсаторных механизмов.

Об авторах

Я. Р. Паникратова
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Яна Романовна Паникратова, кандидат психологических наук, старший научный сотрудник, лаборатория нейровизуализации и мультимодального анализа

Москва



А. Ю. Комарова
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Алина Юрьевна Комарова, лаборант-исследователь, лаборатория нейровизуализации и мультимодального анализа

Москва



Е. Г. Абдуллина
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Екатерина Гаяровна Абдуллина, младший научный сотрудник, лаборатория нейровизуализации и мультимодального анализа

Москва



О. В. Божко
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Ольга Васильевна Божко, кандидат медицинских наук, врач-рентгенолог, отделение лучевых и компьютерно-томографических исследований

Москва



Н. С. Черкасов
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Никита Сергеевич Черкасов, младший научный сотрудник, отдел гериатрической психиатрии

Москва



С. И. Гаврилова
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Светлана Ивановна Гаврилова, доктор медицинских наук, профессор, главный научный сотрудник, отдел гериатрической психиатрии

Москва



И. В. Колыхалов
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Игорь Владимирович Колыхалов, доктор медицинских наук, руководитель отдела, отдел гериатрической психиатрии

Москва



И. С. Лебедева
ФГБНУ «Научный центр психического здоровья»
Россия

Ирина Сергеевна Лебедева, доктор биологических наук, заведующая лабораторией, лаборатория нейровизуализации и мультимодального анализа

Москва



Список литературы

1. Albert MS, DeKosky ST, Dickson D, Dubois B, Feldman HH, Fox NC, Gamst A, Holtzman DM, Jagust WJ, Petersen RC, Snyder PJ, Carrillo MC, Thies B, Phelps CH. The diagnosis of mild cognitive impairment due to Alzheimer’s disease: recommendations from the National Institute on Aging-Alzheimer’s Association workgroups on diagnostic guidelines for Alzheimer’s disease. Alzheimers Dement. 2011;7(3):270–279. doi: 10.1016/j.jalz.2011.03.008

2. Bai W, Chen P, Cai H, Zhang Q, Su Z, Cheung T, Jackson T, Sha S, Xiang YT. Worldwide prevalence of mild cognitive impairment among community dwellers aged 50 years and older: a meta-analysis and systematic review of epidemiology studies. Age Ageing. 2022;51(8). doi: 10.1093/ageing/afac173

3. Anderson ND. State of the science on mild cognitive impairment (MCI). CNS Spectr. 2019;24(1):78–87. doi: 10.1017/S1092852918001347

4. Jungwirth S, Zehetmayer S, Hinterberger M, Tragl KH, Fischer P. The validity of amnestic MCI and non-amnestic MCI at age 75 in the prediction of Alzheimer’s dementia and vascular dementia. Int Psychogeriatr. 2012;24(6):959–966. doi: 10.1017/S1041610211002870

5. Vos SJ, van Rossum IA, Verhey F, Knol DL, Soininen H, Wahlund LO, Hampel H, Tsolaki M, Minthon L, Frisoni GB, Froelich L, Nobili F, van der Flier W, Blennow K, Wolz R, Scheltens P, Visser PJ. Prediction of Alzheimer disease in subjects with amnestic and nonamnestic MCI. Neurology. 2013;80(12):1124– 1132. doi: 10.1212/WNL.0b013e318288690c

6. Li Y, Wang X, Li Y, Sun Y, Sheng C, Li H, Li X, Yu Y, Chen G, Hu X, Jing B, Wang D, Li K, Jessen F, Xia M, Han Y. Abnormal Resting-State Functional Connectivity Strength in Mild Cognitive Impairment and Its Conversion to Alzheimer’s Disease. Neural Plast. 2016:4680972. doi: 10.1155/2016/4680972

7. Chen Z, Chen K, Li Y, Geng D, Li X, Liang X, Lu H, Ding S, Xiao Z, Ma X, Zheng L, Ding D, Zhao Q, Yang L; Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Structural, static, and dynamic functional MRI predictors for conversion from mild cognitive impairment to Alzheimer's disease: Inter-cohort validation of Shanghai Memory Study and ADNI. Hum Brain Mapp. 2024 Jan;45(1):e26529. doi: 10.1002/hbm.26529 Epub 2023 Nov 22. PMID: 37991144; PMCID: PMC10789213.

8. Deng Y, Liu K, Shi L, Lei Y, Liang P, Li K, Chu WC, Wang D. Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Identifying the Alteration Patterns of Brain Functional Connectivity in Progressive Mild Cognitive Impairment Patients: A Longitudinal Whole-Brain Voxel-Wise Degree Analysis. Front Aging Neurosci. 2016 Aug 17;8:195. doi: 10.3389/fnagi.2016.00195 PMID: 27582703; PMCID: PMC4987370.

9. Huang CC, Huang WM, Chen CH, Jhou ZY, The Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative, Lin CP. The Combination of Functional and Structural MRI Is a Potential Screening Tool in Alzheimer’s Disease. Front Aging Neurosci. 2018 Sep 21;10:251. doi: 10.3389/fnagi.2018.00251 PMID: 30297997; PMCID: PMC6160579.

10. Mondragón JD, Marapin R, De Deyn PP, Maurits N. Short- and Long-Term Functional Connectivity Differences Associated with Alzheimer’s Disease Progression. Dement Geriatr Cogn Dis Extra. 2021 Sep 23;11(3):235–249. doi: 10.1159/000518233 PMID: 34721501; PMCID: PMC8543355.

11. Hojjati SH, Ebrahimzadeh A, Babajani-Feremi A. Identifcation of the Early Stage of Alzheimer’s Disease Using Structural MRI and Resting-State fMRI. Front Neurol. 2019;10:904. doi: 10.3389/fneur.2019.00904

12. Zhang T, Liao Q, Zhang D, Zhang C, Yan J, Ngetich R, Zhang J, Jin Z, Li L. Predicting MCI to AD Conversation Using Integrated sMRI and rs-fMRI: Machine Learning and Graph Theory Approach. Front Aging Neurosci. 2021;13:688926. doi: 10.3389/fnagi.2021.688926

13. Qiu T, Luo X, Shen Z, Huang P, Xu X, Zhou J, Zhang M. Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Disrupted Brain Network in Progressive Mild Cognitive Impairment Measured by Eigenvector Centrality Mapping is Linked to Cognition and Cerebrospinal Fluid Biomarkers. J Alzheimers Dis. 2016 Oct 18;54(4):1483– 1493. doi: 10.3233/JAD-160403 PMID: 27589525.

14. Filippi M, Basaia S, Canu E, Imperiale F, Magnani G, Falautano M, Comi G, Falini A, Agosta F. Changes in functional and structural brain connectome along the Alzheimer’s disease continuum. Mol Psychiatry. 2020;25(1):230–239. doi: 10.1038/s41380-018-0067-8

15. Chandra A, Dervenoulas G, Politis M; Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Magnetic resonance imaging in Alzheimer's disease and mild cognitive impairment. J Neurol. 2019 Jun;266(6):1293–1302. doi: 10.1007/s00415-018-9016-3 Epub 2018 Aug 17. PMID: 30120563; PMCID: PMC6517561.

16. Wang Y, Li Q, Yao L, He N, Tang Y, Chen L, Long F, Chen Y, Kemp GJ, Lui S, Li F. Shared and differing functional connectivity abnormalities of the default mode network in mild cognitive impairment and Alzheimer’s disease. Cereb Cortex. 2024;34(3). doi: 10.1093/cercor/bhae094

17. Ibrahim B, Suppiah S, Ibrahim N, Mohamad M, Hassan HA, Nasser NS, Saripan MI. Diagnostic power of resting-state fMRI for detection of network connectivity in Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment: A systematic review. Hum Brain Mapp. 2021;42(9):2941–2968. doi: 10.1002/hbm.25369

18. Jovicich J, Babiloni C, Ferrari C, Marizzoni M, Moretti DV, Del Percio C, Lizio R, Lopez S, Galluzzi S, Albani D, Cavaliere L, Minati L, Didic M, Fiedler U, Forloni G, Hensch T, Molinuevo JL, Bartres Faz D, Nobili F, Orlandi D, Parnetti L, Farotti L, Costa C, Payoux P, Rossini PM, Marra C, Schonknecht P, Soricelli A, Noce G, Salvatore M, Tsolaki M, Visser PJ, Richardson JC, Wiltfang J, Bordet R, Blin O, Frisoniand GB, the PharmaCog C. Two-Year Longitudinal Monitoring of Amnestic Mild Cognitive Impairment Patients with Prodromal Alzheimer’s Disease Using Topographical Biomarkers Derived from Functional Magnetic Resonance Imaging and Electroencephalographic Activity. J Alzheimers Dis. 2019;69(1):15–35. doi: 10.3233/JAD-180158

19. Zheng D, Ruan Y, Cao X, Guo W, Zhang X, Qi W, Yuan Q, Liang X, Zhang D, Huang Q, Xue C; Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Directed Functional Connectivity Changes of Triple Networks for Stable and Progressive Mild Cognitive Impairment. Neuroscience. 2024 May 3;545:47–58. doi: 10.1016/j.neuroscience.2024.03.003 Epub 2024 Mar 13. PMID: 38490330.

20. Marin-Marin L, Miro-Padilla A, Costumero V. Structural But Not Functional Connectivity Differences within Default Mode Network Indicate Conversion to Dementia. J Alzheimers Dis. 2023;91(4):1483–1494. doi: 10.3233/JAD-220603

21. Serra L, D’Amelio M, Esposito S, Di Domenico C, Koch G, Marra C, Mercuri NB, Caltagirone C, Artusi CA, Lopiano L, Cercignani M, Bozzali M. Ventral Tegmental Area Disconnection Contributes Two Years Early to Correctly Classify Patients Converted to Alzheimer’s Disease: Implications for Treatment. J Alzheimers Dis. 2021;82(3):985–1000. doi: 10.3233/JAD-210171

22. Ruan Y, Zheng D, Guo W, Cao X, Qi W, Yuan Q, Zhang X, Liang X, Zhang D, Xue C, Xiao C; and the Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Shared and Specifc Changes of Cortico-Striatal Functional Connectivity in Stable Mild Cognitive Impairment and Progressive Mild Cognitive Impairment. J Alzheimers Dis. 2024;98(4):1301–1317. doi: 10.3233/JAD-231174 PMID: 38517789.

23. Xue C, Zheng D, Ruan Y, Guo W, Hu J; Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Alteration in temporal-cerebellar effective connectivity can effectively distinguish stable and progressive mild cognitive impairment. Front Aging Neurosci. 2024 Aug 29;16:1442721. doi: 10.3389/fnagi.2024.1442721 PMID: 39267723; PMCID: PMC11390694.

24. Popuri K, Ma D, Wang L, Beg MF. Using machine learning to quantify structural MRI neurodegeneration patterns of Alzheimer’s disease into dementia score: Independent validation on 8,834 images from ADNI, AIBL, OASIS, and MIRIAD databases. Hum Brain Mapp. 2020;41(14):4127–4147. doi: 10.1002/hbm.25115

25. Lau WK, Leung MK, Lee TM, Law AC. Resting-state abnormalities in amnestic mild cognitive impairment: a meta-analysis. Transl Psychiatry. 2016;6(4):e790. doi: 10.1038/tp.2016.55 26. Gu L, Zhang Z. Exploring Structural and Functional

26. Brain Changes in Mild Cognitive Impairment: A Whole Brain ALE Meta-Analysis for Multimodal MRI. ACS Chem Neurosci. 2019;10(6):2823–2829. doi: 10.1021/acschemneuro.9b00045

27. Zhou B, Yao H, Wang P, Zhang Z, Zhan Y, Ma J, Xu K, Wang L, An N, Liu Y, Zhang X. Aberrant Functional Connectivity Architecture in Alzheimer’s Disease and Mild Cognitive Impairment: A Whole-Brain, Data-Driven Analysis. Biomed Res Int. 2015;2015:495375. doi: 10.1155/2015/495375

28. Dai Z, Lin Q, Li T, Wang X, Yuan H, Yu X, He Y, Wang H. Disrupted structural and functional brain networks in Alzheimer’s disease. Neurobiol Aging. 2019;75:71– 82. doi: 10.1016/j.neurobiolaging.2018.11.005

29. Baldo JV, Katseff S, Dronkers NF. Brain Regions Underlying Repetition and Auditory-Verbal Short-term Memory Deficits in Aphasia: Evidence from Voxel-based Lesion Symptom Mapping. Aphasiology. 2012;26(3-4):338–354. doi: 10.1080/02687038.2011.602391

30. Akhutina T. Luria’s classifcation of aphasias and its theoretical basis. Aphasiology. 2015;30(8):878–897. doi: 10.1080/02687038.2015.1070950

31. Pisoni A, Mattavelli G, Casarotti A, Comi A, Riva M, Bello L, Papagno C. The neural correlates of auditory-verbal short-term memory: a voxel-based lesion-symptom mapping study on 103 patients after glioma removal. Brain Struct Funct. 2019;224(6):2199–2211. doi: 10.1007/s00429-019-01902-z

32. Goerlich KS, Votinov M, Dicks E, Ellendt S, Csukly G, Habel U. Neuroanatomical and Neuropsychological Markers of Amnestic MCI: A Three-Year Longitudinal Study in Individuals Unaware of Cognitive Decline. Front Aging Neurosci. 2017;9:34. doi: 10.3389/fnagi.2017.00034

33. Abraham M, Seidenberg M, Kelly DA, Nielson KA, Woodard JL, Carson Smith J, Durgerian S, Rao SM. Episodic Memory and Hippocampal Volume Predict 5-Year Mild Cognitive Impairment Conversion in Healthy Apolipoprotein epsilon4 Carriers. J Int Neuropsychol Soc. 2020;26(7):733–738. doi: 10.1017/S1355617720000181

34. Mistridis P, Krumm S, Monsch AU, Berres M, Taylor KI. The 12 Years Preceding Mild Cognitive Impairment Due to Alzheimer’s Disease: The Temporal Emergence of Cognitive Decline. J Alzheimers Dis. 2015;48(4):1095–1107. doi: 10.3233/JAD-150137

35. Gallucci M, Di Battista ME, Battistella G, Falcone C, Bisiacchi PS, Di Giorgi E. Neuropsychological tools to predict conversion from amnestic mild cognitive impairment to dementia. The TREDEM Registry. Neuropsychol Dev Cogn B Aging Neuropsychol Cogn. 2018;25(4):550–560. doi: 10.1080/13825585.2017.1349869

36. Lopez-Perez J, Garcia-Herranz S, Diaz-Mardomingo MDC. Acquisition and consolidation of verbal learning and episodic memory as predictors of the conversion from mild cognitive impairment to probable Alzheimer’s disease. Neuropsychol Dev Cogn B Aging Neuropsychol Cogn. 2023;30(4):638–653. doi: 10.1080/13825585.2022.2069670

37. Silva D, Guerreiro M, Maroco J, Santana I, Rodrigues A, Bravo Marques J, de Mendonca A. Comparison of four verbal memory tests for the diagnosis and predictive value of mild cognitive impairment. Dement Geriatr Cogn Dis Extra. 2012;2(1):120–131. doi: 10.1159/000336224

38. Petersen RC. Mild cognitive impairment as a diagnostic entity. J Intern Med. 2004;256(3):183–194. doi: 10.1111/j.1365-2796.2004.01388.x

39. Nasreddine ZS, Phillips NA, Bedirian V, Charbonneau S, Whitehead V, Collin I, Cummings JL, Chertkow H. The Montreal Cognitive Assessment, MoCA: a brief screening tool for mild cognitive impairment. J Am Geriatr Soc. 2005;53(4):695–699. doi: 10.1111/j.1532-5415.2005.53221.x

40. Whitfield-Gabrieli S, Nieto-Castanon A. Conn: a functional connectivity toolbox for correlated and anticorrelated brain networks. Brain Connect. 2012;2(3):125–141. doi: 10.1089/brain.2012.0073

41. Nieto-Castanon A, Whitfeld-Gabrieli S. CONN functional connectivity toolbox: RRID SCR_009550, release 22. 2022. doi: 10.56441/hilbertpress.2246.5840

42. Desikan RS, Segonne F, Fischl B, Quinn BT, Dickerson BC, Blacker D, Buckner RL, Dale AM, Maguire RP, Hyman BT, Albert MS, Killiany RJ. An automated labeling system for subdividing the human cerebral cortex on MRI scans into gyral based regions of interest. Neuroimage. 2006;31(3):968–980. doi: 10.1016/j.neuroimage.2006.01.021

43. Counts SE, Ikonomovic MD, Mercado N, Vega IE, Mufson EJ. Biomarkers for the Early Detection and Progression of Alzheimer’s Disease. Neurotherapeutics. 2017;14(1):35–53. doi: 10.1007/s13311-016-0481-z

44. Li RX, Ma YH, Tan L, Yu JT. Prospective biomarkers of Alzheimer’s disease: A systematic review and meta-analysis. Ageing Res Rev. 2022;81:101699. doi: 10.1016/j.arr.2022.101699

45. Незнанов НГ, Ананьева НИ, Залуцкая НМ, Стулов ИК, Гальсман ИЕ, Бельцева ЮА. Визуальная шкальная МРТ оценка атрофических изменений головного мозга в диагностике ранней стадии болезни Альцгеймера (1-й этап исследования). Обозрение психиатрии и медицинской психологии им. В.М. Бехтерева. 2016;(4):61–66.

46. Pettigrew C, Soldan A, Zhu Y, Wang MC, Brown T, Miller M, Albert M, Team BR. Cognitive reserve and cortical thickness in preclinical Alzheimer’s disease. Brain Imaging Behav. 2017;11(2):357–367. doi: 10.1007/s11682-016-9581-y

47. Perez-Millan A, Borrego-Ecija S, Falgas N, Junca-Parella J, Bosch B, Tort-Merino A, Antonell A, Bargallo N, Rami L, Balasa M, Llado A, Sala-Llonch R, Sanchez-Valle R. Cortical thickness modeling and variability in Alzheimer’s disease and frontotemporal dementia. J Neurol. 2024;271(3):1428–1438. doi: 10.1007/s00415-023-12087-1

48. Harrison TM, La Joie R, Maass A, Baker SL, Swinnerton K, Fenton L, Mellinger TJ, Edwards L, Pham J, Miller BL, Rabinovici GD, Jagust WJ. Longitudinal tau accumulation and atrophy in aging and alzheimer disease. Ann Neurol. 2019;85(2):229–240. doi: 10.1002/ana.25406

49. Insel PS, Young CB, Aisen PS, Johnson KA, Sperling RA, Mormino EC, Donohue MC. Tau positron emission tomography in preclinical Alzheimer’s disease. Brain. 2023;146(2):700–711. doi: 10.1093/brain/awac299

50. Chen GF, Xu TH, Yan Y, Zhou YR, Jiang Y, Melcher K, Xu HE. Amyloid beta: structure, biology and structure-based therapeutic development. Acta Pharmacol Sin. 2017;38(9):1205–1235. doi: 10.1038/aps.2017.28

51. Mandelkow EM, Mandelkow E. Biochemistry and cell biology of tau protein in neurofbrillary degeneration. Cold Spring Harb Perspect Med. 2012;2(7):a006247. doi: 10.1101/cshperspect.a006247

52. Jagust W. Imaging the evolution and pathophysiology of Alzheimer disease. Nat Rev Neurosci. 2018;19(11):687–700. doi: 10.1038/s41583-018-0067-3

53. Lee WJ, Brown JA, Kim HR, La Joie R, Cho H, Lyoo CH, Rabinovici GD, Seong JK, Seeley WW; Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Regional Abeta-tau interactions promote onset and acceleration of Alzheimer’s disease tau spreading. Neuron. 2022;110(12):1932–1943 e1935. doi: 10.1016/j.neuron.2022.03.034

54. Ossenkoppele R, Smith R, Ohlsson T, Strandberg O, Mattsson N, Insel PS, Palmqvist S, Hansson O. Associations between tau, Abeta, and cortical thickness with cognition in Alzheimer disease. Neurology. 2019;92(6):e601-e612. doi: 10.1212/WNL.0000000000006875

55. Penalba-Sanchez L, Oliveira-Silva P, Sumich AL, Cifre I. Increased functional connectivity patterns in mild Alzheimer’s disease: A rsfMRI study. Front Aging Neurosci. 2022;14:1037347. doi: 10.3389/fnagi.2022.1037347

56. Franzmeier N, Rubinski A, Neitzel J, Kim Y, Damm A, Na DL, Kim HJ, Lyoo CH, Cho H, Finsterwalder S, Duering M, Seo SW, Ewers M; Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative. Functional connectivity associated with tau levels in ageing, Alzheimer’s, and small vessel disease. Brain. 2019;142(4):1093–1107. doi: 10.1093/brain/awz026

57. Sintini I, Graff-Radford J, Jones DT, Botha H, Martin PR, Machulda MM, Schwarz CG, Senjem ML, Gunter JL, Jack CR, Lowe VJ, Josephs KA, Whitwell JL. Tau and Amyloid Relationships with Resting-state Functional Connectivity in Atypical Alzheimer’s Disease. Cereb Cortex. 2021;31(3):1693–1706. doi: 10.1093/cercor/bhaa319

58. Ubellacker DM, Hillis AE. The neural underpinnings of word comprehension and production: The critical roles of the temporal lobes. Handb Clin Neurol. 2022;187:211–220. doi: 10.1016/B978-0-12-823493-8.00013-4

59. Liu J, Spagna A, Bartolomeo P. Hemispheric asymmetries in visual mental imagery. Brain Struct Funct. 2022;227(2):697–708. doi: 10.1007/s00429-021-02277-w

60. Conway BR. The Organization and Operation of Inferior Temporal Cortex. Annu Rev Vis Sci. 2018;4:381– 402. doi: 10.1146/annurev-vision-091517-034202


Рецензия

Для цитирования:


Паникратова Я.Р., Комарова А.Ю., Абдуллина Е.Г., Божко О.В., Черкасов Н.С., Гаврилова С.И., Колыхалов И.В., Лебедева И.С. Функциональная связанность в височных областях головного мозга и конверсия в болезнь Альцгеймера при мягком когнитивном снижении амнестического типа. ПСИХИАТРИЯ. 2025;23(1):6-17. https://doi.org/10.30629/2618-6667-2025-23-1-6-17

For citation:


Panikratova Ya.R., Komarova A.Yu., Abdullina E.G., Bozhko O.V., Cherkasov N.S., Gavrilova S.I., Kolykhalov I.V., Lebedeva I.S. Functional Connectivity within Temporal Brain Regions and Conversion to Alzheimer’s Disease in Amnestic Mild Cognitive Impairment. Psychiatry (Moscow) (Psikhiatriya). 2025;23(1):6-17. (In Russ.) https://doi.org/10.30629/2618-6667-2025-23-1-6-17

Просмотров: 168


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1683-8319 (Print)
ISSN 2618-6667 (Online)