S'abonner

Machine Learning and Regional Homogeneity Reveal Early and Subtle Brain Changes in Type 1 Diabetes - 10/05/26

Doi : 10.1016/j.neurad.2026.101563 
José Manuel Gómez-Barba a, Cristina Cañete-Massé b, Geisa Bearitz Gallardo-Moreno a, , Joan Guàrdia-Olmos b, Andrés Antonio González-Garrido a
a Institute of Neuroscience, CUCBA, University of Guadalajara, 44130, Guadalajara, Mexico 
b Department of Social Psychology and Quantitative Psychology, Faculty of Psychology, University of Barcelona, 08035, Barcelona, Spain 

Corresponding author. Gallardo-Moreno, Geisa Bearitz, Institute of Neuroscience, CUCBA, University of Guadalajara, Francisco de Quevedo 180, Arcos Vallarta, 44130, Guadalajara, Jalisco, Mexico Institute of Neuroscience, CUCBA, University of Guadalajara Francisco de Quevedo 180, Arcos Vallarta Guadalajara Jalisco 44130 Mexico
Sous presse. Manuscrit accepté. Disponible en ligne depuis le Sunday 10 May 2026
Cet article a été publié dans un numéro de la revue, cliquez ici pour y accéder

Highlights

The T1DM group showed increased occipital ReHo, positively correlated with IQ.
The T1DM group showed reduced ReHo in the cerebellum and brainstem.
T1DM participants showed lower VMHC in the cerebellum and basal ganglia.
ReHo enabled SVM-based T1DM classification, whereas VMHC did not.
Findings indicate altered local connectivity and compensatory mechanisms in T1DM.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Background and purpose

Type 1 diabetes mellitus (T1DM) usually begins early in life, and its development impacts brain functioning and cognitive processing. The present study examined spontaneous alterations in brain activity in young adults with T1DM.

Materials and Methods

Thirty-five T1DM participants and thirty-five matched healthy controls underwent resting-state functional magnetic resonance imaging to assess the fractional amplitude of low-frequency fluctuations (fALFF), regional homogeneity (ReHo), and voxel-mirrored homotopic connectivity (VMHC). Between-group comparisons and correlation analyses were performed and corrected for multiple comparisons via Gaussian Random Field theory (voxel p < .001, cluster p < .025). Support Vector Machine (SVM) models were trained using cluster-derived features identified in group comparisons, and performance was evaluated on a test set.

Results

The T1DM group showed increased ReHo values in occipital lobe areas and reduced ReHo values in cerebellar areas. Within the T1DM group, ReHo values in occipital regions were positively associated with intelligence quotient. VMHC analyses revealed decreased interhemispheric connectivity in the cerebellum and lentiform nucleus in T1DM participants relative to controls. No significant between-group differences in fALFF were observed. When cerebellar ReHo values were used as features, the SVM classifier achieved modest yet statistically significant discrimination between groups.

Conclusions

T1DM influences spontaneous brain activity. Decreases in subcortical VMHC and ReHo suggest potential disruptions in connectivity, whereas increases in occipital ReHo may be consistent with a compensatory mechanism. The use of SVM provides preliminary evidence of its potential utility for future research aimed at detecting neural changes in this population.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Graphical Abstract




Image, graphical abstract

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Type 1 diabetes mellitus, resting-state fMRI, ReHo, fALFF, VMHC, Support Vector Machine


Plan


© 2026  Publié par Elsevier Masson SAS.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
L’accès au texte intégral de cet article nécessite un abonnement.

Déjà abonné à cette revue ?

Elsevier s'engage à rendre ses eBooks accessibles et à se conformer aux lois applicables. Compte tenu de notre vaste bibliothèque de titres, il existe des cas où rendre un livre électronique entièrement accessible présente des défis uniques et l'inclusion de fonctionnalités complètes pourrait transformer sa nature au point de ne plus servir son objectif principal ou d'entraîner un fardeau disproportionné pour l'éditeur. Par conséquent, l'accessibilité de cet eBook peut être limitée. Voir plus

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2026 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.