En Neuroimagen, la proyección de imagen de resonancia magnética funcional (fMRI) mide el nivel de oxigenación de la sangre dependiente (en negrilla) de señal en el cerebro. El grado de correlación de la negrita de la señal espacial regiones independientes del cerebro define la conectividad funcional de las regiones. Durante una tarea cognitiva fMRI, un análisis de interacción psicofisiológica (PPI) se puede utilizar para examinar los cambios en la conectividad funcional en contextos específicos definidos por la tarea cognitiva. Un ejemplo de una tarea es una que involucra el sistema de memoria, solicitando a los participantes aprender pares de palabras sin relación (codificación) y recordar la segunda palabra en un par cuando se presentó con la primera palabra (recuperación). En el presente estudio, hemos utilizado este tipo de tarea de la memoria asociativa y un análisis generalizado de PPI (gPPI) para comparar cambios en Conectividad del hipocampo en los adultos mayores que son portadores de la enfermedad de Alzheimer (EA) factor de riesgo genético apolipoproteína-E épsilon-4 ( APOEΕ4). En concreto, mostramos que la conectividad funcional de subregiones de los cambios del hipocampo durante la codificación y recuperación, las dos fases activas de la tarea de memoria asociativa. Dependiente del contexto de cambios en la conectividad funcional del hipocampo fueron significativamente diferentes en portadores de APOEε4 en comparación con los no portadores. Análisis PPI permiten examinar los cambios en la conectividad funcional, distinta de principales efectos univariados y comparar estos cambios a través de grupos. Así, un análisis PPI pueden revelar efectos compleja en cohortes específicas que los métodos univariantes tradicionales no captan. Análisis PPI no pueden, sin embargo, determinar direccionalidad o causalidad entre las regiones funcionalmente conectadas. Sin embargo, análisis PPI ofrecen poderosos medios para la generación de hipótesis específicas sobre relaciones funcionales, que pueden ser probadas usando modelos causales. Como el cerebro cada vez más se describe en términos de conectividad y redes, PPI es un importante método de análisis de datos de tarea de fMRI que está en consonancia con la concepción actual del cerebro humano.