Dokument: Functional and Structural Connectivity of the Aging Brain in Relation to Lifestyle

Titel:Functional and Structural Connectivity of the Aging Brain in Relation to Lifestyle
Weiterer Titel:Funktionelle und strukturelle Konnektivität des alternden Gehirns in Korrelation mit Lebensstil
URL für Lesezeichen:https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=50392
URN (NBN):urn:nbn:de:hbz:061-20190801-143131-3
Kollektion:Dissertationen
Sprache:Englisch
Dokumententyp:Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:Text
Autor: Bittner, Nora Katarina Clair [Autor]
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Dateien vom 01.08.2019 / geändert 01.08.2019
Beitragende:Prof. Dr. Bayen, Ute J. [Gutachter]
Prof. Dr.med. Dr.rer.pol. Caspers, Svenja [Gutachter]
Stichwörter:Lifestyle, brain structure, functional connectivity, genetic influences, BrainAGE
Dewey Dezimal-Klassifikation:100 Philosophie und Psychologie » 150 Psychologie
Beschreibungen:Lebensstil trägt zur interindividuellen Variabilität während der Hirnalterung bei. Vorherige Studien untersuchten dabei hauptsächlich die Effekte einzelner Variablen. Kombinierte und individuelle Beiträge von Alkoholkonsum, Rauchen, körperlicher Aktivität und sozialer Integration zur Variabilität in Hirnstruktur und funktioneller Konnektivität älterer Probanden der populationsbasierten 1000BRAINS Kohorte wurden untersucht. In der ersten Studie wurde ein kombinierter Lebensstil-Risikoscore, der die vier Variablen in einem Wert zusammenführt, entwickelt. Höhere Scores gingen mit geringerer kortikaler Faltung im linken prämotorischen und im rechten Präfrontalkortex einher. Dies wurde von höherem Alkoholkonsum und niedriger körperlicher Aktivität bzw. niedriger sozialer Integration getrieben. Beide Regionen zeigten zusätzlich erhöhte funktionelle Konnektivität zum sensomotorischen und präfrontalen Kortex in Verbindung mit erhöhtem Rauchverhalten. Eine zusätzliche Korrektur für genetisches Risiko, Bildung und depressive Symptomatologie veränderte diese Assoziationen nicht. In der zweiten Studie wurde “BrainAGE” genutzt, ein Imaging-Biomarker, der durch maschinelles Lernen schätzt, ob ein Gehirn auf Grund seiner Anatomie älter (höheres BrainAGE) oder jünger (niedriges BrainAGE) aussieht, als aufgrund des chronologischen Alters zu erwarten ist. Höheres kombiniertes Lebensstil-Risiko war generell mit höherem BrainAGE und somit mit beschleunigter Hirnalterung assoziiert. Dies wurde durch höheres Rauchverhalten und niedrigere körperlicher Aktivität getrieben. Zusammenfassend zeigt die vorliegende Dissertation damit, wie Lebensstil-Verhalten zu alterungsabhängigen Unterschieden in der Hirnstruktur, BrainAGE und der funktionellen Konnektivität beiträgt. Die Ergebnisse helfen zu verstehen, weshalb Menschen so unterschiedlich altern und erleichtern die Entwicklung von lebensstil-basierten Interventionen, um gesundes Altern in der Bevölkerung zu fördern.

Lifestyle contributes to interindividual variability in brain aging. Previous studies mainly focused on the effects of single lifestyle variables, though. The combined and individual contributions of four lifestyle variables - alcohol consumption, smoking, physical activity, and social integration - to brain structure and functional connectivity in the older adult population-based cohort of the 1000BRAINS study were studied. In the first study, a combined lifestyle risk score, summarizing all four lifestyle behaviors, was developed. Higher combined lifestyle risk was associated with decreased cortical folding in the left premotor and the right prefrontal cortex. These decreases were driven by higher alcohol consumption and lower physical activity, or lower social integration, respectively. Both regions additionally exhibited higher functional connectivity to sensorimotor and prefrontal cortex in association to smoking. Additional correction for genetic risk, educational level, and depressive symptomatology did not alter the general associations, underlining the relevance of daily habits for brain health. In the second study “BrainAGE” was used, an imaging biomarker that estimates via machine learning, whether a brain appears older (higher BrainAGE) or younger (lower BrainAGE) from its anatomical characteristics than expected at that chronological age. In general, higher combined lifestyle risk was associated to higher BrainAGE, hinting at accelerated structural brain aging. Examining individual lifestyle variables showed that higher smoking, as well as lower physical activity were the driving factors. In summary, the current dissertation provides insights into how lifestyle behavior contributes to age-related differences in brain structure, BrainAGE, and functional connectivity. The current results help to understand why people age so differently and facilitate development of interventions to promote healthy brain aging.
Lizenz:In Copyright
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Fachbereich / Einrichtung:Mathematisch- Naturwissenschaftliche Fakultät » WE Psychologie » Mathematische und Kognitive Psychologie
Dokument erstellt am:01.08.2019
Dateien geändert am:01.08.2019
Promotionsantrag am:16.04.2019
Datum der Promotion:24.07.2019
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