Dokument: Multimodal characterization of neural correlates of executive functioning

Titel:	Multimodal characterization of neural correlates of executive functioning
URL für Lesezeichen:	https://docserv.uni-duesseldorf.de/servlets/DocumentServlet?id=50737
URN (NBN):	urn:nbn:de:hbz:061-20191120-083838-5
Kollektion:	Dissertationen
Sprache:	Englisch
Dokumententyp:	Wissenschaftliche Abschlussarbeiten » Dissertation
Medientyp:	Text
Autor:	Camilleri, Julia Ann [Autor]
Dateien:	[Dateien anzeigen] Adobe PDF [Details] 4,13 MB in einer Datei [ZIP-Datei erzeugen] Dateien vom 09.09.2019 / geändert 09.09.2019
Beitragende:	Prof. Dr. med. Eickhoff, Simon B. [Betreuer/Doktorvater] Prof. Dr. Kalenscher, Tobias [Gutachter]
Dewey Dezimal-Klassifikation:	100 Philosophie und Psychologie » 150 Psychologie
Beschreibungen:	Executive functioning (EF) is central to goal-directed behavior and is thus crucial for leading an independent and productive life. Its importance and pervasiveness have instigated a consequent effort towards understanding the construct and the brain regions involved. However, due to multiple reasons, the conceptualization of EF is still rather elusive. The two studies present in this dissertation are aimed at improving the understanding of the concept of EF in the broader sense through the use of multi- modal neuroimaging analysis. In both studies this was done by using different approaches to investigate functional (and structural) connectivity patterns of seed regions using magnetic resonance imaging (MRI) data. The primary aim of the first study was to investigate the regions and associated networks related to performance on a specific sub-test of the Delis-Kaplan Executive Function System Trail Making Test (D-KEFS TMT), a commonly used test to measure EF. The sub-test of choice, the D-KEFS TMT-MS, is designed to measure motor speed and findings revealed that performance on the test is specifically related to the local brain volume of a small region in the lower bank of the left inferior frontal sulcus (IFS). That is, better performance was associated with higher gray matter volume (GMV) in this cluster, across subjects. Since the IFS is usually associated to EF rather than motor functions results of the current study suggest that performance on this particular sub-test may primarily depend on EF thus insinuating that motor speed in a more naturalistic setting may be more strongly associated with executive rather than primary motor function. The aim of the second study was to provide a robust definition of an extended multiple demand network (eMDN) based on task-dependent and task-independent functional connectivity analyses seeded from regions previously shown to be convergently recruited across neuroimaging studies probing working memory, attention and inhibition, i.e., the proposed key components of executive functioning. The resulting eMDN, which is here proposed to be the most likely neurobiological substrate for EF, was characterized into three cliques by means of hierarchical clustering, including a subcortical group mainly related to sensorimotor processing, a core of potential “organizer” regions, and a more heterogeneous set of “worker” regions dynamically recruited based on task demands. Additionally, the region that was found to be associated with TMT-MS performance, together with the regions that were found to be part of the associated core network in Study 1 converge with the regions of the core eMDN defined in Study 2, suggesting that the region in the IFS that was found to be associated with the TMT-MS dynamically interacts with regions that are also associated with EF and thus further emphasizing the involvement of EF in the successful completion of the TMT-MS. Furthermore, both studies verified that common networks could be revealed across highly divergent connectivity approaches. Together, these studies thus stress the importance of multi-modal analysis when attempting to reveal underlying brain networks. Additionally, taken collectively, these studies confirm the complexity of the concept of EF while verifying the need for further studies investigating the neural correlates of commonly used pen-and-paper tests. Exekutive Funktionen (EF) sind unabdingbar für zielgerichtetes Verhalten und somit entscheidend für ein unabhängiges und produktives Leben. Ihre Bedeutung und Allgegenwart haben zu konsequenten Bemühungen geführt, das Konstrukt und die beteiligten Hirnregionen zu verstehen. Aus verschiedenen Gründen ist die Konzeptualisierung von EF jedoch immer noch schwer fassbar. Die zwei Studien, die in dieser Dissertation vorgestellt werden, zielen darauf ab, das Verständnis des EF- Konzepts im weiteren Sinne durch den Einsatz multimodaler Bildgebungs-Analysen zu verbessern. In beiden Studien wurde dies mithilfe verschiedener Ansätze zur Untersuchung funktioneller (und struktureller) Konnektivitätsmuster von Kernregionen unter V erwendung von Magnetresonanz-Bildgebungsdaten (MRI) durchgeführt. Das primäre Ziel der ersten Studie war die Untersuchung der einzelnen Hirnregionen und der damit verbundenen Netzwerke in Bezug auf die Leistung in einem spezifischen Sub-Test des Delis-Kaplan Executive Function System (D-KEFS TMT), einem häufig verwendeten Test zur Messung von EF. Der verwendete Sub-Test, der D-KEFS TMT-MS, wurde entwickelt, um die Motorische Geschwindigkeit zu messen. Die Ergebnisse zeigten, dass die Leistung des Tests spezifisch mit dem lokalen Hirnvolumen einer kleinen Region im linken unteren Anteil des inferioren frontalen Sulcus (IFS) korreliert. Das heißt, eine bessere Leistung wurde bei allen Testpersonen mit einem höheren GMV in diesem Cluster assoziiert. Da der IFS in der Regel eher mit EF als mit motorischen Funktionen assoziiert wird, deuten die Ergebnisse der aktuellen Studie darauf hin, dass die Leistung bei diesem speziellen Sub-Test primär von EF abhängt. Daher ist zu vermuten dass die motorische Geschwindigkeit in einer eher naturalistischen Umgebung stärker mit der Exekutive Funktionnern erbunden sein könnte, als mit primären motorischen Funktionen. Das Ziel der zweiten Studie war es, eine aussagekräftige Definition eines erweiterten Multiple Demand Networks (eMDN) basierend auf aufgabenabhängigen und aufgabenunabhängigen funktionellen Konnektivitätsanalysen. Dafür wurden Regionen werwendet, bei denen zuvor aufgezeigt wurde, dass sie konvergierend in Bildgebungs-Studien über das Gedächtnis, die Aufmerksamkeit und Hemmungen, d. h. die vorgeschlagenen Schlüsselkomponenten des exekutiven Funktionierens, rekrutiert werden. Das resultierende eMDN, das hier als das wahrscheinlichste neurobiologische Substrat für EF vorgeschlagen wird, wurde durch hierarchische Clusterbildung in drei Gruppen eingeteilt, einschließlich einer subkortikalen Gruppe, die hauptsächlich mit der sensomotorischen Verarbeitung in Zusammenhang steht, einem Kern potentieller "Organisator" -Regionen und eine Gruppe von heterogenerer "Arbeiter -Regionen“, die basierend auf den Aufgabenanforderungen dynamisch rekrutiert werden. Darüber hinaus konvergiert die Region, die mit TMT-MS-Leistung in Verbindung gebracht wurde, zusammen mit den Regionen, die in Studie 1 Teil des zugehörigen Kernnetzwerks waren, mit den in Studie 2 definierten Regionen des Kern-eMDNs. Eine Region in der IFS, die mit der TMT-MS assoziiert ist, interagiert dynamisch mit Regionen, die ebenfalls mit EF assoziiert sind, und betont somit die Beteiligung von EF bei der erfolgreichen Beendigung der TMT-MS. Darüber hinaus haben beide Studien bestätigt, dass sich gemeinsame Netzwerke in stark divergierenden Konnektivitätsansätzen offenbaren. Zusammen betonen diese Studien daher die Bedeutung der multimodalen Analyse, wenn man versucht, zugrundeliegende Gehirnnetzwerke zu offenbaren. Des Weiteren bestätigen diese Studien zusammenfassend die Komplexität des EF-Konzepts, während sie gleichzeitig die Notwendigkeit weiterer Studien, die zur Untersuchung der neuronalen Korrelate häufig die Stift-und-Papier-Tests verwenden, bestätigen.
Lizenz:	Urheberrechtsschutz
Fachbereich / Einrichtung:	Mathematisch- Naturwissenschaftliche Fakultät » WE Psychologie
Dokument erstellt am:	20.11.2019
Dateien geändert am:	20.11.2019
Promotionsantrag am:	13.06.2018
Datum der Promotion:	03.12.2018