Quels avantages d'avoir un gros cerveau?

[Nutrimuscle-Conseils]

Hippocampal Subfields and Limbic White Matter Jointly Predict Learning Rate in Older Adults
Andrew R Bender, Cerebral Cortex 04 December 2019

Age-related memory impairments have been linked to differences in structural brain parameters, including cerebral white matter (WM) microstructure and hippocampal (HC) volume, but their combined influences are rarely investigated. In a population-based sample of 337 older participants aged 61–82 years (Mage = 69.66, SDage = 3.92 years), we modeled the independent and joint effects of limbic WM microstructure and HC subfield volumes on verbal learning. Participants completed a verbal learning task of recall over five repeated trials and underwent magnetic resonance imaging (MRI), including structural and diffusion scans. We segmented three HC subregions on high-resolution MRI data and sampled mean fractional anisotropy (FA) from bilateral limbic WM tracts identified via deterministic fiber tractography. Using structural equation modeling, we evaluated the associations between learning rate and latent factors representing FA sampled from limbic WM tracts, and HC subfield volumes, and their latent interaction.

Results showed limbic WM and the interaction of HC and WM—but not HC volume alone—predicted verbal learning rates. Model decomposition revealed HC volume is only positively associated with learning rate in individuals with higher WM anisotropy.

We conclude that the structural characteristics of limbic WM regions and HC volume jointly contribute to verbal learning in older adults.

[Nutrimuscle-Diététique]

Les sous-champs hippocampiques et la matière blanche limbique prédisent conjointement le taux d'apprentissage chez les personnes âgées
Andrew R Bender, Cerebral Cortex 04 décembre 2019

Les troubles de la mémoire liés à l'âge ont été liés à des différences dans les paramètres structurels du cerveau, y compris la microstructure de la substance blanche cérébrale (MW) et le volume hippocampique (HC), mais leurs influences combinées sont rarement étudiées. Dans un échantillon basé sur la population de 337 participants âgés âgés de 61 à 82 ans (Mage = 69,66, SDage = 3,92 ans), nous avons modélisé les effets indépendants et conjoints de la microstructure limbique de la MW et des volumes du sous-champ HC sur l'apprentissage verbal. Les participants ont terminé une tâche d'apprentissage verbal de rappel au cours de cinq essais répétés et ont subi une imagerie par résonance magnétique (IRM), y compris des analyses structurelles et de diffusion. Nous avons segmenté trois sous-régions HC sur des données d'IRM à haute résolution et échantillonné l'anisotropie fractionnaire moyenne (AF) à partir des voies bilatérales de la MW limbique identifiées via la tractographie déterministe des fibres. À l'aide de la modélisation d'équations structurelles, nous avons évalué les associations entre le taux d'apprentissage et les facteurs latents représentant l'AF échantillonné à partir des voies MW limbiques et les volumes des sous-champs HC, et leur interaction latente.

Les résultats ont montré la MW limbique et l'interaction de HC et WM - mais pas le volume de HC seul - prédisaient les taux d'apprentissage verbal. La décomposition du modèle a révélé que le volume de HC n'est associé positivement au taux d'apprentissage que chez les individus présentant une anisotropie WM plus élevée.

Nous concluons que les caractéristiques structurelles des régions MW limbiques et le volume HC contribuent conjointement à l'apprentissage verbal chez les personnes âgées.