無症候性頸動脈狭窄は、単一被験者の皮質厚さネットワークによって特定されたエッジとネットワークの再構成の両方に関連しています

背景と目的：無症候性頸動脈狭窄症の患者は、脳卒中がなくても、認知障害のリスクが高く、神経解剖学的根拠は不明のままです。個別化された単一被験者の皮質厚さネットワークからの新しいエッジ中心の構造接続（ESC）分析を使用して、重度（> 70％）の無症候性頸動脈狭窄（SAC）のESCとネットワークの測定を調べることを目指しました。 方法：24人のSACS患者と24人の人口統計学的および併存疾患が一致するコントロールが含まれ、構造MRIおよびマルチドメイン認知データが取得されました。個々のESCは、ペアワイズ皮質の厚さヒストグラムのマンハッタン距離を介して推定されました。 結果：ESC分析では、SACS患者は、左側の側頭領域からの播種の播種が長いが、左側の側頭領域からの播種が長いが、より短い、より短い血中流体内距離を示しました。ネットワーク分析では、SACS患者は、白質の高強度の負担とリコール記憶と並行して、システム分離が減少しました。さらなるネットワークベースの統計分析により、サイレント病変の負荷と認知検査を予測するペリジルビアン領域を中心としたいくつかのESCおよびサブグラフの特徴が特定されました。 結論：SACは、物理的なコストとネットワーク分離の間で異常なESCと最適でないトレードオフを示すと結論付け、高リスクの個人を特定するための参照と視点を提供します。

BACKGROUND AND PURPOSE: Patients with asymptomatic carotid stenosis, even without stroke, are at high risk for cognitive impairment, and the neuroanatomical basis remains unclear. Using a novel edge-centric structural connectivity (eSC) analysis from individualized single-subject cortical thickness networks, we aimed to examine eSC and network measures in severe (> 70%) asymptomatic carotid stenosis (SACS). METHODS: Twenty-four SACS patients and 24 demographically- and comorbidities-matched controls were included, and structural MRI and multidomain cognitive data were acquired. Individual eSC was estimated via the Manhattan distances of pairwise cortical thickness histograms. RESULTS: In the eSC analysis, SACS patients showed longer interhemispheric but shorter intrahemispheric Manhattan distances seeding from left lateral temporal regions; in network analysis the SACS patients had a decreased system segregation paralleling with white matter hyperintensity burden and recall memory. Further network-based statistic analysis identified several eSC and subgraph features centred around the Perisylvian regions that predicted silent lesion load and cognitive tests. CONCLUSION: We conclude that SACS exhibits abnormal eSC and a less-optimized trade-off between physical cost and network segregation, providing a reference and perspective for identifying high-risk individuals.