Multimodal neuroimaging unveils basal forebrain-limbic system circuit dysregulation in cognitive impairment with depression: a pathway to early diagnosis and intervention - 28/08/25

Doi : 10.1016/j.tjpad.2025.100298 
Xiaowen Xu a, b, #, Xiereniguli Anayiti a, b, #, Peiying Chen a, b, Zhongfeng Xie a, b, Mengling Tao a, b, Yongsheng Xiang a, b, Mingyu Tan a, b, Yingying Liu a, b, Ling Yue c, d, , Shifu Xiao c, d, , Peijun Wang a, b,
a Department of Medical Imaging, Tongji Hospital, School of Medicine, Tongji University, Shanghai 200092, China 
b Institute of Medical Imaging Artificial Intelligence, Tongji University School of Medicine, Shanghai 200092, China 
c Department of Geriatric Psychiatry, Shanghai Mental Health Center, Shanghai Jiao Tong University School of Medicine, Shanghai, China 
d Alzheimer’s Disease and Related Disorders Center, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China 

Correspondence authors.

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Abstract

Background

Alzheimer’s disease (AD) frequently co-occurs with depressive symptoms, exacerbating both cognitive decline and clinical complexity, yet the neural substrates linking this co-occurrence remain poorly understood. We aimed to investigate the role of basal forebrain-limbic system circuit dysregulation in the interaction between cognitive impairment and depressive symptoms, identifying potential biomarkers for early diagnosis and intervention.

Methods

This cross-sectional study included participants stratified into normal controls (NC), cognitive impairment without depression (CI-nD), and cognitive impairment with depression (CI-D). Multimodal MRI (structural, diffusion, functional, perfusion, iron-sensitive imaging) and plasma biomarkers were analyzed. Machine learning models classified subgroups using neuroimaging features.

Results

CI-D exhibited distinct basal forebrain-limbic circuit alterations versus CI-nD and NC: (1) Elevated free-water fraction (FW) in basal forebrain subregions (Ch123/Ch4, p < 0.04), indicating early neuroinflammation; (2) Increased iron deposition in the anterior cingulate cortex and entorhinal cortex (p < 0.05); (3) Hyperperfusion and functional hyperactivity in Ch123 and amygdala; (4) Plasma neurofilamentlightchain exhibited correlated with hippocampal inflammation in CI-nD (p = 0.03) but linked to basal forebrain dysfunction in CI-D (p < 0.05). Multimodal support vector machine achieved 85 % accuracy (AUC=0.96) in distinguishing CI-D from CI-nD, with Ch123 and Ch4 as key discriminators. Pathway analysis in the CI-D group further revealed that FW-related neuroinflammation in the basal forebrain (Ch123/Ch4) indirectly contributed to cognitive impairment via structural atrophy.

Conclusion

We identified a neuroinflammatory-cholinergic pathway in the basal forebrain as an early mechanism driving depression-associated cognitive decline. Multimodal imaging revealed distinct spatiotemporal patterns of circuit dysregulation, suggesting neuroinflammation and iron deposition precede structural degeneration. These findings position the basal forebrain-limbic system circuit as a therapeutic target and provide actionable biomarkers for early intervention in AD with depressive symptoms.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : Alzheimer’s disease, Cognitive impairment, Depression, Multimodal MRI, Basal forebrain-limbic circuit, Machine learning


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