Abnormal Functional Connectivity of Frontopolar Subregions in Treatment-Nonresponsive Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Approximately 30% of patients with major depressive disorder develop treatment-nonresponsive depression (TNRD); novel interventions targeting the substrates of this illness population are desperately needed. Convergent evidence from lesion, stimulation, connectivity, and functional neuroimaging studies implicates the frontopolar cortex (FPC) as a particularly important region in TNRD pathophysiology; regions functionally connected to the FPC, once identified, could present favorable targets for novel brain stimulation treatments. METHODS: We recently published a parcellation of the FPC based on diffusion tensor imaging data, identifying distinct medial and lateral subregions. Here, we applied this parcellation to resting-state functional magnetic resonance imaging scans obtained in 56 patients with TNRD and 56 matched healthy control subjects. RESULTS: In patients, the medial FPC showed reduced connectivity to the anterior midcingulate cortex and insula. The left lateral FPC showed reduced connectivity to the right lateral orbitofrontal cortex and increased connectivity to the fusiform gyri. In addition, TNRD symptom severity correlated significantly with connectivity of the left lateral FPC subregion to a medial orbitofrontal cortex region of the classical reward network. CONCLUSIONS: Taken together, these findings suggest that changes in FPC subregion connectivity may underlie several dimensions of TNRD pathology, including changes in reward/positive valence, nonreward/negative valence, and cognitive control domains. Nodes of functional networks showing abnormal connectivity to the FPC could be useful in generating novel candidates for therapeutic brain stimulation in TNRD.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».