The human brain is a large-scale integrated network in the functional and structural domain. Graph theoretical analysis provides a novel framework for analysing such complex networks. While previous neuroimaging studies have uncovered abnormalities in several specific brain networks in patients with idiopathic generalized epilepsy characterized by tonic–clonic seizures, little is known about changes in whole-brain functional and structural connectivity networks. Regarding functional and structural connectivity, networks are intimately related and share common small-world topological features. We predict that patients with idiopathic generalized epilepsy would exhibit a decoupling between functional and structural networks. In this study, 26 patients with idiopathic generalized epilepsy characterized by tonic–clonic seizures and 26 age- and sex-matched healthy controls were recruited. Resting-state functional magnetic resonance imaging signal correlations and diffusion tensor image tractography were used to generate functional and structural connectivity networks. Graph theoretical analysis revealed that the patients lost optimal topological organization in both functional and structural connectivity networks. Moreover, the patients showed significant increases in nodal topological characteristics in several cortical and subcortical regions, including mesial frontal cortex, putamen, thalamus and amygdala relative to controls, supporting the hypothesis that regions playing important roles in the pathogenesis of epilepsy may display abnormal hub properties in network analysis. Relative to controls, patients showed further decreases in nodal topological characteristics in areas of the default mode network, such as the posterior cingulate gyrus and inferior temporal gyrus. Most importantly, the degree of coupling between functional and structural connectivity networks was decreased, and exhibited a negative correlation with epilepsy duration in patients. Our findings suggest that the decoupling of functional and structural connectivity may reflect the progress of long-term impairment in idiopathic generalized epilepsy, and may be used as a potential biomarker to detect subtle brain abnormalities in epilepsy. Overall, our results demonstrate for the first time that idiopathic generalized epilepsy is reflected in a disrupted topological organization in large-scale brain functional and structural networks, thus providing valuable information for better understanding the pathophysiological mechanisms of generalized tonic–clonic seizures.

The functional architecture of the human brain has been extensively described in terms of functional connectivity networks, detected from the low-frequency coherent neuronal fluctuations that can be observed in a resting state condition. Little is known, so far, about the changes in functional connectivity and in the topological properties of functional networks, associated with different brain diseases.In this study, we investigated alterations related to mesial temporal lobe epilepsy (mTLE), using resting state functional magnetic resonance imaging on 18 mTLE patients and 27 healthy controls. Functional connectivity among 90 cortical and subcortical regions was measured by temporal correlation. The related values were analyzed to construct a set of undirected graphs. Compared to controls, mTLE patients showed significantly increased connectivity within the medial temporal lobes, but also significantly decreased connectivity within the frontal and parietal lobes, and between frontal and parietal lobes. Our findings demonstrated that a large number of areas in the default-mode network of mTLE patients showed a significantly decreased number of connections to other regions. Furthermore, we observed altered small-world properties in patients, along with smaller degree of connectivity, increased n-to-1 connectivity, smaller absolute clustering coefficients and shorter absolute path length.We suggest that the mTLE alterations observed in functional connectivity and topological properties may be used to define tentative disease markers.

Abstract Studies of in mesial temporal lobe epilepsy (mTLE) patients with hippocampal sclerosis (HS) have reported reductions in both functional and structural connectivity between hippocampal structures and adjacent brain regions. However, little is known about the connectivity among the default mode network (DMN) in mTLE. Here, we hypothesized that both functional and structural connectivity within the DMN were disturbed in mTLE. To test this hypothesis, functional magnetic resonance imaging (fMRI) and diffusion tensor imaging (DTI) were applied to examine the DMN connectivity of 20 mTLE patients, and 20 gender‐ and age‐matched healthy controls. Combining these two techniques, we explored the changes in functional (temporal correlation coefficient derived from fMRI) and structural (path length and connection density derived from DTI tractography) connectivity of the DMN. Compared to the controls, we found that both functional and structural connectivity were significantly decreased between the posterior cingulate cortex (PCC)/precuneus (PCUN) and bilateral mesial temporal lobes (mTLs) in patients. No significant between‐group difference was found between the PCC/PCUN and medial prefrontal cortex (mPFC). In addition, functional connectivity was found to be correlated with structural connectivity in two pairwise regions, namely between the PCC/PCUN and bilateral mTLs, respectively. Our results suggest that the decreased functional connectivity within the DMN in mTLE may be a consequence of the decreased connection density underpinning the degeneration of structural connectivity. Hum Brain Mapp, 2011. © 2010 Wiley‐Liss, Inc.

Background Acute lung injury (ALI) is a disordered pulmonary disease characterized by acute respiratory insufficiency with tachypnea, cyanosis refractory to oxygen and diffuse alveolar infiltrates. Despite increased research into ALI, current clinical treatments lack effectiveness. Tetramethylpyrazine (TMP) has shown potential in ALI treatment, and understanding its effects on the pulmonary microenvironment and its underlying mechanisms is imperative. Methods We established a mouse model of lipopolysaccharide (LPS)-induced ALI and performed single cell RNA sequencing (scRNA-seq). Bioinformatic analyses of the immune, epithelial and endothelial cells were then performed to explore the dynamic changes of the lung tissue microenvironment. We also analyzed the effects of TMP on the cell subtypes, differential gene expression and potential regulation of transcriptional factors involved. Immunohistochemistry and enzyme-linked immunosorbent assay were performed to identify the effects of TMP on immune inflammatory response. Results We found that TMP efficiently protected against LPS-induced acute lung injury. Results of scRNA-seq showed that the cells were divided into seven major cell clusters, including immune cells, fibroblasts, endothelial cells and epithelial cells. Neither dexamethasone (Dex) nor TMP treatment showed any significant protective effects in these clusters. However, TMP treatment in the LPS-induced ALI model significantly increased follicular helper T cells and reduced CD8+ naive T cells, Vcan-positive monocytes and Siva-positive NK cells. In addition, TMP treatment increased the number of basal epithelial cells and lymphatic endothelial cells (LECs), indicating its protective effects on these cell types. Scenic analysis suggested that TMP likely mitigates LPS-induced injury in epithelial and endothelial cells by promoting FOSL1 in basal epithelial cells and JunB in LECs. Conclusions Our findings suggest that TMP appears to alleviate LPS-induced lung injury by regulating the immune response, promoting epithelial cell survival and boosting the antioxidant potential of endothelial cells. This study highlights the potential therapeutic use of TMP in the management of ALI.