Alterations in internetwork functional connectivity in patients with post COVID-19 syndrome within the boundaries of the Triple Network Model

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

AIM: Was to assess the changes in the connections between the three main neural networks using resting-state fMRI in patients with post COVID-19 syndrome with cerebral neurological symptoms, within the boundaries of the triple net-work model.

MATERIALS AND METHODS: We examined a total of 15 patients (mean age 36.4 ± 8.3 years; M : W = 10 : 5) with post COVID-19 syndrome who presented with neurological complaints, primarily decreased memory and attention, general weakness, low performance and sleep disturbance. The control group consisted of healthy 15 subjects (mean age, 32.2 ± 6.9 years; M : W = 11 : 4) who had not previously been exposed to COVID-19. All members of the control group were vaccinated with the Sputnik-V vaccine. Magnetic resonance examination was performed on a Siemens Espree magnetic resonance imaging machine with a magnetic field strength of 1.5T. To exclude structural brain lesions, a standard magnetic resonance examination was performed with pulsed T1-WI, T2-WI, and Flair sequences. For postprocessing, T1 gradient echo and resting state echo-planar imaging protocols were performed. Postprocessing was performed using the software package CONN toolbox 20a to obtain clusters of functional connectivity of the studied neural networks using the seed-to-voxel processing protocol.

RESULTS: Disruption of connectivity of the standard resting neural network with lingvalis ingual, fusiform, and middle frontal gyrus was detected. The salient resting neural network had a worse ability to form connections in patients with post COVID-19 syndrome with lateral occipital cortex, angular gyrus, superior parietal lobule and supramarginal gyrus in one cluster and frontal cortex, and paracingular gyrus in the second cluster. The resting frontoparietal neural network interacted significantly better in the control group with the cerebellar structures, the middle frontal gyrus, and the cuneus and precuneus.

CONCLUSION: Patients with COVID-19 and the presence of post COVID-19 syndrome have reduced functional connectivity of all three basic neural networks with the big number of anatomo-physiological brain structures.

About the authors

Artem G. Trufanov

Military Medical Academy

Email: koptata@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2905-9287
SPIN-code: 7335-6463
Scopus Author ID: 55543694800
ResearcherId: W-2584-2017

M.D., D.Sc. (Medicine), Associate Professor of the Nervous Diseases Department

Russian Federation, Saint Petersburg

Aleksander Yu. Efimtsev

V.A. Almazov Federal North-West Medical Research Centre

Email: koptata@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2249-1405
SPIN-code: 3459-2168
Scopus Author ID: 56012481900
ResearcherId: L-1124-2015

M.D., Ph.D. (Medicine), Associate Professor of the Department of Radiation Diagnostics and Medical Imaging, Leading Researcher of the Research Laboratory of Radiation Imaging

Russian Federation, Saint Petersburg

Igor V. Litvinenko

Military Medical Academy

Author for correspondence.
Email: litvinenkoiv@rambler.ru
ORCID iD: 0000-0001-8988-3011
SPIN-code: 6112-2792
Scopus Author ID: 35734354000
ResearcherId: F-9120-2013

M.D., D.Sc. (Medicine), Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. McCallum K. Post-COVID Syndrome: What Should You Do If You Have Lingering COVID-19 Symptoms? Available at: https://www.houstonmethodist.org/blog/articles/2020/nov/post-covid-syndrome-what-should-you-do-if-you-have-lingering-covid-19-symptoms/?utm_source=link&utm_campaign=HM_SocialShare_link&utm_medium=Social#.Y08ULnE4u6c.link (accessed 10.10.2022).
  2. Smith SM, Beckmann CF, Andersson J, et. al. Resting-state fMRI in the Human Connectome Project. Neuroimage. 2013;80:144–168. doi: 10.1016/j.neuroimage.2013.05.039
  3. Androulakis XM, Krebs KA, Jenkins C, et al. Central Executive and Default Mode Network Intranet work Functional Connectivity Patterns in Chronic Migraine. J. Neurol. Disord. 2018;6(5):393. doi: 10.4172/2329-6895.1000393
  4. Trufanov A, Markin K, Frunza D, Litvinenko I, Odinak M. Alterations in internetwork functional connectivity in patients with chronic migraine within the boundaries of the Triple Network Model. Neurol Clin Neurosci. 2020;8:289–297. doi: 10.1111/ncn3.12423
  5. Menon V. Large-scale brain networks and psychopathology: a unifying triple network model. Trends Cogn Sci. 2011;15(10): 483–506. doi: 10.1016/j.tics.2011.08.003
  6. Whitfield-Gabrieli S, Nieto-Castanon A. Conn: A functional connectivity toolbox for correlated and anticorrelated brain networks. Brain Connect. 2012;2(3):125–141. doi: 10.1089/brain.2012.0073

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
2. Fig. 1. Cluster of connectivity with DMN #1 (control > patients). 65 voxels (35%) covering 4% of atlas.LG_r (Lingual Gyrus Right) 61 voxels (33%) covering 7% of atlas. TOFusC r (Temporal Occipital Fusiform Cortex Right)

Download (61KB)
3. Fig. 2. Cluster of connectivity with the DMN No. 2 network (control > patients). 85 voxels (50%) covering 3% of atlas.MidFG r (Middle Frontal Gyrus Right) 61 voxels (36%) covering 1% of atlas.FP_r (Frontal Pole Right)

Download (62KB)
4. Fig. 3. Cluster of functional connectivity with SN #1 (control > patients). 737 voxels (61%) covering 15% of atlas.sLOC_l (Lateral Occipital Cortex, superior division Left) 233 voxels (19%) covering 25% of atlas.AG_l (Angular Gyrus Left) 53 voxels (4%) covering 4% of atlas.SPL_l (Superior Parietal Lobule Left) 42 voxels (3%) covering 4% of atlas.pSMG_l (Supramarginal Gyrus, posterior division Left)

Download (80KB)
5. Fig. 4. Cluster of functional connectivity with SN #2 (control > patients). 307 voxels (29%) covering 11% of atlas.SFG_l (Superior Frontal Gyrus Left) 177 voxels (17%) covering 3% of atlas.FP_l (Frontal Pole Left) 146 voxels (14%) covering 11% of atlas.PaCiG_l (Paracingulate Gyrus Left) 65 voxels (6%) covering 5% of atlas.PaCiG_r (Paracingulate Gyrus Right)

Download (118KB)
6. Fig. 5. Connectivity cluster with FPN #1 (control > patients). 151 voxels (59%) covering 8% of atlas.Cereb2_l (Cerebelum Crus2 Left) 65 voxels (25%) covering 3% of atlas.Cereb1_l (Cerebelum Crus1 Left) 22 voxels (9%) covering 4% of atlas.Cereb7_l (Cerebelum 7b Left)

Download (68KB)
7. Fig. 6. Cluster of connectivity with FPN #2 (control > patients). 133 voxels (82%) covering 5% of atlas.MidFG_r (Middle Frontal Gyrus Right)

Download (69KB)
8. Fig. 7. Connectivity cluster with FPN #3 (control > patients). 103 voxels (67%) covering 2% of atlas.Precuneous (Precuneous Cortex) 44 voxels (29%) covering 7% of atlas.Cuneal_r (Cuneal Cortex Right)

Download (62KB)

Copyright (c) 2022 Eco-Vector

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».