Search of neurocorrelates of circadian preferences with use of functional magnetic resonance imaging.

Chronotypy, czyli indywidualne różnice w preferencjach okołodobowych, są powiązane ze zmianami w funkcjonalnej łącznosci mózgu. Celem niniejszego badania było zbadanie neuronalnych korelatów ekstremalnych chronotypów porannych (ECP) i wieczornych (LCP) za pomocą funkcjonalnego rezonansu magnetycznego w stanie spoczynku (rs-fMRI) i NBS-Predict, narzędzia klasyfikacyjnego opartego o statystykę-sieciowa˛ (Network Based Statistics, NBS). 51 uczestników (29 kobiet, 22 męŻczyzn; wiek: M = 26,1 ± 5,2 roku) wypełniło kwestionariusze psychologiczne, a dane obrazowe zostały przeanalizowane dla 44 uczestników (22 ECP, 22 LCP) po usunięciu szumu i artefaktów ruchu. Kluczowe podsieci zostały zidentyfikowane przy zastosowaniu progów wagowych (0,7, 0,9, 1,0), co pozwoliło na klasyfikację poszczególnych chronotypów. Podsieci te wykazały zwiększona˛ aktywność w połączeniach funkcjonalnych w przypadku każdego z chronotypów. Podczas sesji porannych zaobserwowano sieć obejmującą obszary mózgu należące do sieci domyślnej grzbietowej i brzusznej (DMN), sieci uwagi i sieci wzrokowo przestrzennej dla ECP. Sesje wieczorne wyróżniły podobną podsieć dla LCP, również charakteryzującą się zwiększoną aktynoscią. Wyniki sugerują subtelne, ale stałe efekty dobowej zmienności specyficzne dla obu chronotypów w zakresie połączeń różnych obszarów mózgu, zgodnie z wcześniejszymi doniesieniami wskazująymi na różnice w aktywności mózgu zależne od pory dnia. Pomimo tych wyników, ograniczenia związane z wyborem procedur przygotowania danych, w tym wybór regresorów podczas kroku usuwania szumu i trudności z replikacja˛ klasyfikatora Masona et al. (2023), uwypuklają złożoność badania połączeń funkcjonalnych mózgu. Badanie to wskazuje na istotny problem metodologii przetwarzania danych w eksploracji wpływu rytmów okołodobowych na sieci neuronalne, postulując uzupełniające podejście jakościowe, które pozwoli lepiej zrozumieć praktyczne implikacje funkcjonowania osób o skrajnych chronotypach.

Chronotypes, reflecting individual differences in circadian preferences, have been linked to individual differences in functional connectivity patterns. This study aimed to investigate the neural correlates of extreme morning (ECP) and evening chronotypes (LCP) using resting-state fMRI and NBS-Predict, a classification tool extended from Network-Based Statistics (NBS). Fifty-one participants (29 females, 22 males; age: M = 26.1 ± 5.2 years) completed psychological measures, and imaging data were analyzed for 44 participants (22 ECP, 22 LCP) following denoising and motion artifact exclusion. Key subnetworks were identified through weighted thresholds (0.7, 0.9, 1.0, associated with chronotype classification. These subnetworks exhibited increased activity in functional connectivity patterns. Morning sessions showed stronger contributions from brain areas belonging to the dorsal and ventral Default Mode Network (DMN), salience, and visuospatial networks for ECP. Evening sessions highlighted similar subnetwork for LCP, also characterized by increased activity. Results suggest subtle yet consistent diurnal effects on connectivity patterns specific for each chronotype, aligning with prior findings that chronotypes exhibit time-of-day-dependent variations in brain activity. Despite these findings, limitations in preprocessing choices, including the choice of the regressors for the denoising step and challenges replicating Mason et al. (2023) classifier, underscore the nuances of studying functional connectivity. This study highlights the importance of refined methodologies in exploring circadian influences on functional connectivity, advocating for a complementary qualitative approach to understand the real-world implications of extreme chronotypes.