Dysfunctional Activation and Brain Network Profiles in Youth with Obsessive-Compulsive Disorder: A Focus on the Dorsal Anterior Cingulate during Working Memory
Notice bibliographique
Résumé
Brain network dysfunction is emerging as a central biomarker of interest in psychiatry, in large part, because psychiatric conditions are increasingly seen as disconnection syndromes. Understanding dysfunctional brain network profiles in task-active states provides important information on network engagement in an experimental context. This in turn may be predictive of many of the cognitive and behavioral deficits associated with complex behavioral phenotypes. Here we investigated brain network profiles in youth with obsessive-compulsive disorder (OCD), contrasting them with a group of age-comparable controls. Network interactions were assessed during simple working memory: in particular, we focused on the modulation by the dorsal anterior cingulate cortex (dACC) of cortical, striatal, and thalamic regions. The focus on the dACC was motivated by its hypothesized role in the pathophysiology of OCD. However, its task-active network signatures have not been investigated before. Network interactions were modeled using psychophysiological interaction, a simple directional model of seed to target brain interactions. Our results indicate that OCD is characterized by significantly increased dACC modulation of cortical, striatal, and thalamic targets during working memory, and that this aberrant increase in OCD patients is maintained regardless of working memory demand. The results constitute compelling evidence of dysfunctional brain network interactions in OCD and suggest that these interactions may be related to a combination of network inefficiencies and dACC hyper-activity that has been associated with the phenotype.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».