The function and dynamics of brain networks are products of the complex interplay among the networks’ constituent components. Common organizational principles are thought to govern this interplay across spatial scale. Such organizational features of functional network topology, such as integration and segregation, are known to be altered in depression. However, how depression affect functional ...
Abstract (English)
The function and dynamics of brain networks are products of the complex interplay among the networks’ constituent components. Common organizational principles are thought to govern this interplay across spatial scale. Such organizational features of functional network topology, such as integration and segregation, are known to be altered in depression. However, how depression affect functional topology across the different scales of network organization remains a domain poorly understood. This work aims to investigate whether MDD patients and healthy controls differ in features of functional network topology and to assess whether such differences are consistent across two levels of granularity: the cellular and systems levels.
Cellular human neural networks were developed through reprogramming of skin fibroblasts collected from nine MDD patients and nine age- and sex-matched healthy controls. These cellular networks were examined by means of Calcium imaging. Seven of these same patients and seven matched controls were recruited for a follow up session of functional magnetic resonance imaging to capture functional networks on the systems level. Graph theory analysis was utilized to quantify topological properties of segregation, integration, and overall connections using the graph metrics clustering coefficient, global efficiency, and average node degree, respectively. Additionally, the efficiency and centrality of individual brain regions were examined to detect any MDD-related differences in nodal topology.
At the cellular level, iPSCs-derived networks of MDD patients showed decreased clustering coefficient and average node degree. On the other hand, large-scale brain networks did not exhibit significant group differences in global functional topology, although a contrasting trend emerged involving enhanced global efficiency and average node degree in networks of depressed patients. Similarly, nodal graph metrics did not differ between groups. Nonetheless, trends of altered betweenness centrality were observed in anterior insula and intraparietal sulcus.
The current work marks the first attempt to explore multiscale alterations in functional network topology in MDD. Together, the findings suggest reduced segregation and overall node connections in microscale networks of depressed patients. They also suggest a potential compensatory mechanism of micro-macro scale association that might explain the contrasting patterns of topology seen across scales. This work sets a framework for a scale-bridging investigation to understand how network topology across scale is affected in mental disorders.
Translation of the abstract (German)
Die Funktion und die Dynamik von Gehirnnetzwerken sind das Ergebnis des komplexen Zusammenspiels der einzelnen Komponenten der Netzwerke. Es wird angenommen, dass dieses Zusammenspiel auf verschiedenen räumlichen Ebenen von gemeinsamen Organisationsprinzipien bestimmt wird. Es ist bekannt, dass solche organisatorischen Merkmale der funktionellen Netzwerktopologie, wie Integration und Segregation, ...
Translation of the abstract (German)
Die Funktion und die Dynamik von Gehirnnetzwerken sind das Ergebnis des komplexen Zusammenspiels der einzelnen Komponenten der Netzwerke. Es wird angenommen, dass dieses Zusammenspiel auf verschiedenen räumlichen Ebenen von gemeinsamen Organisationsprinzipien bestimmt wird. Es ist bekannt, dass solche organisatorischen Merkmale der funktionellen Netzwerktopologie, wie Integration und Segregation, bei Depressionen verändert sind. Wie sich Depressionen auf die funktionelle Topologie in den verschiedenen Skalen der Netzwerkorganisation auswirken, ist jedoch noch nicht ausreichend erforscht. In dieser Arbeit soll untersucht werden, ob sich Patienten mit MDD und gesunde Kontrollpersonen in den Merkmalen der funktionellen Netzwerktopologie unterscheiden und ob diese Unterschiede auf zwei verschiedenen Ebenen bestehen: auf der zellulären und der Systemebene.
Durch Reprogrammierung von Hautfibroblasten, die von neun MDD-Patienten und neun alters- und geschlechtsgleichen gesunden Kontrollpersonen entnommen wurden, wurden zelluläre menschliche neuronale Netzwerke entwickelt. Diese zellulären Netzwerke wurden mit Hilfe der Kalzium-Bildgebung untersucht. Sieben dieser Patienten und sieben alters- und geschlechtsgleiche Kontrollpersonen wurden für eine Folgesitzung mit funktioneller Magnetresonanztomographie rekrutiert, um funktionelle Netzwerke auf Systemebene zu erfassen. Mit Hilfe der graphentheoretischen Analyse wurden die topologischen Eigenschaften der Segregation, der Integration und der Gesamtverbindungen anhand der Graphmetriken Clustering-Koeffizient, globale Effizienz und durchschnittlicher Knotengrad quantifiziert. Zusätzlich wurden die Effizienz und Zentralität einzelner Hirnregionen untersucht, um etwaige MDD-bedingte Unterschiede in der Knotentopologie zu erkennen.
Auf zellulärer Ebene wiesen iPSCs-abgeleitete Netzwerke von MDD-Patienten einen geringeren Clustering-Koeffizienten und durchschnittlichen Knotengrad auf. Andererseits wiesen großräumige Hirnnetzwerke keine signifikanten Gruppenunterschiede in der globalen funktionellen Topologie auf, obwohl sich ein kontrastierender Trend abzeichnete, der eine höhere globale Effizienz und einen höheren durchschnittlichen Knotengrad in Netzwerken depressiver Patienten beinhaltete. Auch die Metrik der Knotengraphen unterschied sich nicht zwischen den Gruppen. Dennoch wurden in der anterioren Insula und im intraparietalen Sulcus Tendenzen zu einer veränderten Betweenness-Zentralität beobachtet.
Die aktuelle Arbeit stellt den ersten Versuch dar, multiskalige Veränderungen in der Topologie funktioneller Netzwerke bei MDD zu untersuchen. Die Ergebnisse deuten auf eine geringere Segregation und insgesamt geringere Knotenverbindungen in mikroskaligen Netzwerken von depressiven Patienten hin. Sie deuten auch auf einen potenziellen Kompensationsmechanismus der Mikro-Makro-Assoziation hin, der die kontrastierenden Muster der Topologie auf verschiedenen Skalen erklären könnte. Diese Arbeit bildet den Rahmen für eine skalenübergreifende Untersuchung, um zu verstehen, wie die Netzwerktopologie über Skalen hinweg bei psychischen Störungen beeinflusst wird.
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