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In neuroimaging, la formazione immagine a risonanza magnetica funzionale (fMRI) misura il segnale (grassetto) dipendente dal livello di ossigenazione di sangue nel cervello. Il grado di correlazione del grassetto segnale nello spazio indipendente regioni del cervello definisce la connettività funzionale di quelle regioni. Durante un compito conoscitivo fMRI, un'analisi di interazione psicofisiologica (PPI) può essere utilizzata per esaminare i cambiamenti nella connettività funzionale durante contesti specifici definiti dall'attività cognitiva. Un esempio di tale attività è uno che coinvolge il sistema di memoria, chiedendo ai partecipanti di conoscere coppie di parole indipendenti (codifica) e ricordare la seconda parola in una coppia quando sono presentati con la prima parola (recupero). Nello studio presente, abbiamo usato questo tipo di compito di memoria associativa e un'analisi generalizzata di PPI (gPPI) per confrontare le modifiche nella connettività hippocampal in adulti più anziani che sono portatori del morbo di Alzheimer (annuncio) fattore di rischio genetico dell'apolipoproteina E epsilon-4 ( APOEΕ4). In particolare, ci mostrano che la connettività funzionale di sottoregioni dei cambiamenti ippocampo durante la codifica e recupero, due fasi attive dell'attività memoria associativa. Cambiamenti di contesto-dipendente nella connettività funzionale dell'ippocampo erano significativamente differenti nei portatori di APOEε4 rispetto ai non portatori. PPI analisi consentono di esaminare le modifiche in connettività funzionale, distinte dagli effetti principali monovariante e confrontare questi cambiamenti in gruppi. Così, un'analisi PPI può rivelare effetti compito complesso in specifiche coorti che non catturano monovariante tradizionali metodi. Analisi PPI non possono, tuttavia, determinare direzionalità, ovvero la causalità tra regioni funzionalmente connesse. Tuttavia, analisi PPI forniscono potenti mezzi per la generazione di ipotesi specifiche per quanto riguarda le relazioni funzionali, che possono essere testate utilizzando modelli causali. Come il cervello è sempre più descritto in termini di connettività e reti, PPI è un metodo importante per analizzare i dati di attività fMRI sono in linea con l'attuale concezione del cervello umano.