Toward a unified connectomic target for deep brain stimulation in obsessive-compulsive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Multiple surgical targets have been proposed for treating obsessive-compulsive disorder (OCD) with deep brain stimulation (DBS). However, different targets may modulate the same neural network responsible for clinical improvement. Here we analyzed data from four cohorts of OCD patients (N = 50) that underwent DBS to the anterior limb of the internal capsule (ALIC), the nucleus accumbens (NAcc) or the subthalamic nucleus (STN). Fiber tracts that were predominantly connected to electrodes in good or poor DBS responders were isolated from a normative structural connectome and assigned a predictive value. Strikingly, the same fiber bundle was related to treatment response when independently analyzing two large training cohorts that targeted either ALIC or STN. This discriminative tract is a subsection of the ALIC and connects frontal regions (such as the dorsal anterior cingulate, dACC, and ventral prefrontal, vlPFC, cortices to the STN). When informing the tract solely based on one cohort (e.g. ALIC), clinical improvements in the other (e.g. STN) could be significantly predicted, and vice versa. Finally, clinical improvements of eight patients from a third center with electrodes in the NAcc and six patients from a fourth center in which electrodes had been implanted in both STN and ALIC were significantly predicted based on this novel tract-based DBS target. Results suggest a functional role of a limbic hyperdirect pathway that projects from dACC and vlPFC to anteriomedial STN. Obsessive-compulsive symptoms seem to be tractable by modulating the specific bundle isolated here. Our results show that connectivity-derived improvement models can inform clinical improvement across DBS targets, surgeons and centers. The identified tract is now three-dimensionally defined in stereotactic standard space and will be made openly available.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».