$$\rightleftharpoonup{xx}$$
$$\longleftharp{xx}$$,
$$\longrightharp{xx}$$,
W neuroobrazowaniu, funkcjonalny rezonans magnetyczny (fMRI) mierzy sygnał zależny od poziomu natlenienia krwi (BOLD) w mózgu. Stopień korelacji sygnału BOLD w przestrzennie niezależnych obszarach mózgu określa funkcjonalną łączność tych regionów. Podczas zadania poznawczego fMRI analiza interakcji psychofizjologicznej (PPI) może być wykorzystana do zbadania zmian w łączności funkcjonalnej w określonych kontekstach zdefiniowanych przez zadanie poznawcze. Przykładem takiego zadania jest takie, które angażuje system pamięci, prosząc uczestników o nauczenie się par niepowiązanych ze sobą słów (kodowanie) i przypomnienie sobie drugiego słowa w parze, gdy przedstawiono mu pierwsze słowo (odzyskiwanie). W niniejszym badaniu wykorzystaliśmy ten rodzaj zadania pamięci asocjacyjnej i uogólnioną analizę PPI (gPPI), aby porównać zmiany w połączeniach hipokampa u osób starszych, które są nosicielami genetycznego czynnika ryzyka choroby Alzheimera (AD) apolipoproteiny-E epsilon-4 (APOEε4). W szczególności pokazujemy, że funkcjonalna łączność podregionów hipokampa zmienia się podczas kodowania i odzyskiwania, dwóch aktywnych faz zadania pamięci asocjacyjnej. Zależne od kontekstu zmiany w funkcjonalnej łączności hipokampa różniły się istotnie u nosicieli APOEε4 w porównaniu z osobami niebędącymi nosicielami. Analizy PPI umożliwiają zbadanie zmian w łączności funkcjonalnej, odrębnych od jednowymiarowych efektów głównych, oraz porównanie tych zmian między grupami. W związku z tym analiza PPI może ujawnić złożone efekty zadań w określonych kohortach, których tradycyjne metody jednowymiarowe nie uwzględniają. Analizy PPI nie są jednak w stanie określić kierunkowości ani przyczynowości między funkcjonalnie połączonymi regionami. Niemniej jednak analizy PPI dostarczają potężnych środków do generowania konkretnych hipotez dotyczących zależności funkcjonalnych, które można testować za pomocą modeli przyczynowych. Ponieważ mózg jest coraz częściej opisywany w kategoriach połączeń i sieci, PPI jest ważną metodą analizy danych z zadań fMRI, która jest zgodna z obecną koncepcją ludzkiego mózgu.